简单来说就是定义在凸集中的凸函数的最小化问题，凸优化的应用价值比较高，所以研究的很多。而凸问题的局部最优解就是全局最优解，再加上凸优化理论中的gran对偶，提供了凸优化算法最优性的保证。

    另外一些非凸问题通过一定手段可以等价化为凸问题或者用凸问题近似、逼近得到边界，比如深度学习，其中关键的back propagation算法，本质就是凸优化算法中的梯度下降法，即使问题极度非凸，梯度下降还是有很好的表现。

    明白了吗？

    葛：凸━┳━━┳━凸，原来你真的是博士。

    温晓光：当然，你还怀疑这一点？

    脸不红心不跳。

    聊天到此结束，温晓光去打印，然后发货。

    葛瑶儿在晃动实验室邻座的林贝：“贝贝，太好了，我找一个特别牛逼的人！”

    林贝不明所以的瞎乐：“什么啊？什么牛逼的人？！”

    葛瑶儿也没说什么，就是拉她过来把电脑上的聊天记录拉出来，“你看。”

    林贝：“卧槽！”

    m.
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