错误使用 * Disciplined convex programming error: Only scalar quadratic forms can be specified in CVX

您好！关于您提到的错误信息，这是关于使用CVX包时的一个错误。CVX是一个用于凸优化的建模和求解工具包，它要求目标函数以及约束条件是凸的。

错误信息"Only scalar quadratic forms can be specified in CVX"意味着您在CVX中使用了不支持的二次形式。CVX只能处理标量二次形式，而不能处理向量或矩阵形式的二次项。

要解决这个问题，您需要确保您的目标函数和约束条件都是凸函数。如果您使用了二次形式，请确保它们是标量形式，并且与CVX的规范一致。

希望这个回答能够帮助您解决问题！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

上述给出的例子运行时，报以下错误：cvxpy.error.DCPError: Problem does not follow DCP rules. Specifically: The following constraints are not DCP: 1.0 <= maximum(var198, var199) , because the following subexpressions are not: |-- 1.0 <= maximum(var198, var199)

抱歉，我之前的回答有误。在cvxpy中，`maximum()`函数不是DCP（Disciplined Convex Programming）规则兼容的函数，因此无法直接在约束中使用它。

如果您需要添加"或"约束，可以使用cvxpy的`cp.maximum()`函数结合逻辑约束来实现。下面是一个示例代码：

import cvxpy as cp

# 创建变量
x = cp.Variable()
y = cp.Variable()

# 添加或约束
constraint = [
    x >= 0,
    y >= 0,
    cp.maximum(x, y) >= 1
]

# 创建目标函数
objective = cp.Maximize(x + y)

# 创建问题并求解
problem = cp.Problem(objective, constraint)
problem.solve()

# 打印结果
print("最优值:", problem.value)
print("最优解:")
print("x =", x.value)
print("y =", y.value)

在上面的示例中，我们使用`cp.maximum(x, y)`创建了一个最大值约束，并将其与其他约束一起添加到问题中。请注意，这并不是严格的逻辑或约束，而是要求至少一个变量的值大于等于1。

希望这次能够帮到您！对之前给出错误代码的答复感到抱歉。

cvxpy.error.DCPError: Problem does not follow DCP rules. Specifically: The following constraints are not DCP: 1.0 <= maximum(var182, var183) , because the following subexpressions are not: |-- 1.0 <= maximum(var182, var183)

抱歉，我之前的回答有误。在cvxpy中，`maximum()`函数不是DCP（Disciplined Convex Programming）规则兼容的函数，因此无法直接在约束中使用它。

如果您需要添加"或"约束，可以使用cvxpy的`cp.maximum()`函数结合逻辑约束来实现。下面是一个示例代码：

import cvxpy as cp

# 创建变量
x = cp.Variable()
y = cp.Variable()

# 添加或约束
constraint = [
    x >= 0,
    y >= 0,
    cp.maximum(x, y) >= 1
]

# 创建目标函数
objective = cp.Maximize(x + y)

# 创建问题并求解
problem = cp.Problem(objective, constraint)
problem.solve()

# 打印结果
print("最优值:", problem.value)
print("最优解:")
print("x =", x.value)
print("y =", y.value)

在上面的示例中，我们使用`cp.maximum(x, y)`创建了一个最大值约束，并将其与其他约束一起添加到问题中。请注意，这并不是严格的逻辑或约束，而是要求至少一个变量的值大于等于1。

希望这次能够帮到您！对之前给出错误代码的答复感到抱歉。