如何在CVXPY中构建一个目标函数为平方和（Sum of Squares）的问题？

在CVXPY这个Python库中，你可以很容易地创建一个目标函数为平方和（Sum of Squares，SoS）的问题。CVXPY支持使用`cvxpy.sum_squares()`函数来表示矩阵或向量元素的平方之和。以下是一个基本的例子：

import cvxpy as cp

# 定义变量
x = cp.Variable(shape=(n,))  # 假设x是一个n维列向量

# 创建目标函数，即x的平方和
objective = cp.Minimize(cp.sum_squares(x))

# 构建优化问题
prob = cp.Problem(objective)

# 添加约束（如果有的话）
constraints = [cp.abs(x) <= 1]  # 例如，限制x的每个元素绝对值小于等于1
prob.add.constraints(constraints)

# 解决问题
solution = prob.solve()

在这个例子中，`prob.solve()`会找到使得平方和最小的x值。如果你想将其应用到更复杂的数学表达式上，可以将x替换为包含其他变量或表达式的数学形式。