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。