CVX中的norm_nuc

在CVX中，`norm_nuc`是一个核范数（nuclear norm）的函数，用于矩阵的低秩近似问题中。核范数是矩阵奇异值的和，通常被用来表示矩阵的秩。因此，当我们希望寻找一个接近原始矩阵的低秩矩阵时，可以将其表示为核范数的最小化问题。在CVX中，可以使用`norm_nuc`函数来表示这个问题中的核范数。例如，对于一个矩阵`X`，可以使用以下代码来表示它的低秩近似：

cvx_begin
    variable L(size(X))
    minimize(norm_nuc(L))
    subject to
        X == L
cvx_end

其中，`L`是一个与`X`相同大小的矩阵，表示其低秩近似。`minimize`函数用于表示最小化问题，`subject to`用于表示约束条件。在本例中，约束条件是`X`必须等于`L`，因此`L`表示`X`的低秩近似。通过最小化`norm_nuc(L)`，我们可以得到一个接近`X`的低秩矩阵`L`。