import cvxpy as cp import numpy as np c2=np.array([[-1,-0.15],[-0.15,-2]]) c1=np.array([98,277]) a=np.array([[1,1],[1,-2]]) b=np.array([100,0]) x=cp.Variable([1,2],pos=True) obj=cp.Maximize(sum(cp.quad_form(x,c2)+c1@x)) con=[a@x<=b, x>=0] prob=cp.Problem(obj,con) prob.solve(solver="CVXOPT") print("最优解为：",x.value) print("最优值为：",prob.value)这段代码的错误

这段代码没有错误。它使用 CVXPy 库中的线性规划 solver 求解一个最大化目标函数的问题，同时满足一些线性约束条件。具体而言，它的目标函数是一个二次型形式，由两个矩阵相乘的结果加上一个向量点积组成。约束条件是一个线性等式约束和一个线性不等式约束，同时对变量有非负性的限制。最后，它通过 solver="CVXOPT" 指定了求解器为 CVXOPT。