给出successive convex approximation的完整的CVX代码，目标函数为x^2+y^2-3xy

以下是使用successive convex approximation（SCA）方法来解决目标函数为x^2+y^2-3xy的完整CVX代码：

cvx_begin
    variable x
    variable y
    minimize (x^2 + y^2 - 3*x*y)
    subject to
        x + y == 1
cvx_end

for i = 1:10
    cvx_begin quiet
        variable x1
        variable y1
        minimize (x1^2 + y1^2 - 3*x*y - (grad([x;y])'*[x1;y1] + 1/2*norm([x1;y1]-[x;y],2)^2))
        subject to
            x1 + y1 == 1
    cvx_end
    x = x1;
    y = y1;
end

% 输出结果
fprintf('最小值为%.4f\n', cvx_optval)
fprintf('x的值为%.4f\n', x)
fprintf('y的值为%.4f\n', y)

在这个代码中，我们首先定义了变量x和y，然后使用CVX来最小化目标函数x^2+y^2-3xy，同时满足约束条件x+y=1。然后，我们使用SCA方法来迭代地优化目标函数。在每个迭代步骤中，我们将先前的解作为初始点，然后使用CVX来求解一个局部凸近似问题，其中包括对原始目标函数的一阶泰勒展开式。在每次迭代之后，我们将当前解用作下一次迭代的初始点。最后，我们输出最小值以及x和y的值。

需要注意的是，SCA方法只能保证最终解是局部最小值，并且需要手动设置迭代次数。如果目标函数具有多个局部最小值，则SCA方法可能无法找到全局最小值。