cvx_begin variable x(181); minimize(square_pos(norm(X-AA*x,2))+2*norm(x,1)); cvx_end

根据您提供的代码，这是一个使用 CVX（凸优化库）进行优化的示例。代码的目标是最小化一个由两部分组成的目标函数，其中包括了 L2 范数和 L1 范数。

具体解释如下：

1. `variable x(181)`：声明一个变量 `x`，长度为 181。

2. `minimize(square_pos(norm(X-AA*x,2))+2*norm(x,1))`：定义目标函数。其中，`X` 是一个矩阵，`AA` 是一个常数矩阵。目标函数由两部分组成：第一部分是 `X-AA*x` 的 L2 范数的平方（使用 `square_pos` 函数确保非负性），第二部分是 `x` 的 L1 范数的二倍。

3. `cvx_end`：结束优化过程，并调用 CVX 求解器来求解最小化目标函数的问题。

请注意，这段代码只是一个片段，缺少了完整的上下文信息，例如数据矩阵 `X` 和常数矩阵 `AA` 的定义等。如果您有完整的代码和数据，可以提供更多细节，我可以帮助您更好地理解和解释该优化问题。