matlab中cvx 无效约束：{复仿射} <= {常量}

这个错误通常表示您在使用CVX时添加了一个无效的约束，该约束涉及到复仿射表达式与常量的比较。CVX只支持线性约束和二次约束，因此您需要检查您的约束是否符合其中一种类型。

另外，CVX还要求所有的约束都是凸约束，而复仿射约束不一定是凸的。因此，您需要确保您的约束是凸的，否则CVX可能会报告无效约束的错误。

最后，您可以在CVX的文档中查找更多信息，以了解如何构造有效的约束。如果您仍然无法解决问题，请提供更多的细节，例如您的约束和变量，以便我可以帮助您更好地解决这个问题。

相关问题

cvx 凸函数加复仿射

CVX是一种用于建模和求解凸优化问题的Matlab工具箱。在CVX中，可以通过凸函数和复仿射运算来构建和求解凸优化问题。具体来说，凸函数加复仿射是指将一个复仿射函数和一个凸函数相加，得到的结果仍然是凸函数。

复仿射函数是指形如f(x) = Ax + b的函数，其中A是一个矩阵，b是一个向量。凸函数是指满足f(θx + (1-θ)y) ≤ θf(x) + (1-θ)f(y)，其中θ∈[0,1]的函数f(x)。我们可以将这两种函数进行相加，得到一个新的函数g(x)，即g(x) = f(x) + Ax + b。可以证明，如果f(x)是凸函数，A是一个矩阵，那么g(x)也是凸函数。

在CVX中，可以使用cvx函数来定义和求解凸优化问题。具体来说，可以使用cvx_begin和cvx_end来定义凸优化问题的类型，使用cvx_solver来选择求解器，使用cvx_variable来定义变量，使用cvx_expression来定义表达式，使用cvx_optimize来求解优化问题。通过这些函数，可以方便地构建和求解复杂的凸优化问题，包括凸函数加复仿射的问题。

matlab中cvx应该如何表达复变量对数函数

在 Matlab 中，可以使用 CVX 来表达复变量对数函数，具体实现方式如下：

假设 z 是一个复变量，z = x + iy，其中 x 和 y 分别是 z 的实部和虚部。则复变量对数函数的表达式为：

log(z) = log(|z|) + i*arg(z)

其中，|z| 表示 z 的模，arg(z) 表示 z 的辐角。

在 CVX 中，可以使用以下代码来表达复变量对数函数：

cvx_begin
variable z complex
minimize(norm(z-log(x+sqrt(-1)*y)))
cvx_end

其中，x 和 y 分别表示 z 的实部和虚部，log(z) 表示复变量对数函数，norm 表示求范数函数。