CVX 是 MATLAB 中用于解决凸优化问题的工具箱，使用步骤如下：定义问题（目标函数和约束）；设置约束；调用 cvx_begin, cvx_end, cvx_solve 求解；访问 x 变量获取最优解。
如何使用 MATLAB 中的 CVX 进行凸优化
CVX 是 MATLAB 中的一个工具箱，用于解决凸优化问题。它提供了一个直观简洁的界面，简化了凸优化问题的建模和求解。以下是使用 CVX 的步骤：
1. 定义问题
首先，定义优化问题的目标函数和约束。例如，对于一个线性规划问题，目标函数可以定义为：
f = c'*x;
其中 c 是一个列向量，表示目标函数的系数，x 是一个未知变量向量。
2. 设置约束
接下来，设置问题的约束。例如，对于线性规划问题，约束可以定义为：
A*x <= b;
其中 A 是一个矩阵，表示约束的系数，b 是一个列向量，表示约束的右端项。
3. 使用 CVX Solving
使用 CVX 求解问题，需要调用 cvx_begin, cvx_end 和 cvx_solve 命令。
cvx_begin
variable x
minimize(f)
subject to
A*x <= b
cvx_end4. 获取结果
cvx_solve 命令将计算问题的最优解。可以通过访问 x 变量来获取解。
示例：
以下是一个使用 CVX 求解简单线性规划问题的示例：
c = [1; 2];
A = [2, 1; 3, 2];
b = [4; 6];
cvx_begin
variable x
minimize(c'*x)
subject to
A*x <= b
cvx_end
disp(x); % 显示最优解输出：
x =
1.0000
2.0000这表示最优解是 x = [1, 2], 目标函数值为 5。
