〖min 〗⁡P s.t. 〖 R〗_B≥η_B R_E≤η_E P≤P_0 用文字给出它的理论上的效果和性能，上述式子使用的是CVX

这个问题使用CVX求解，目标是找到一个最小值的P值，满足约束条件R_B≥η_B，R_E≤η_E和P≤P_0。通过解决这个问题，可以找到一个P值，使得在满足约束条件的情况下，目标函数P取得最小值。

理论上，通过使用CVX求解凸优化问题，可以保证找到全局最优解。此外，CVX还提供了一些优化技巧，如自适应步长调整、加速技术等，可以进一步提高求解效率和精度。

CVX的性能取决于优化问题的规模、复杂度和求解器的选择。通常情况下，CVX可以处理中等规模的凸优化问题，并在几秒钟内求解。如果问题规模非常大或非凸，可能需要使用其他更高效的优化工具或算法。

需要注意的是，CVX只能用于求解凸优化问题，不能处理非凸问题。因此，在使用CVX解决问题时，需要确保目标函数和约束条件是凸函数，并且用CVX的规范形式来表示。