用python写一个admm乘子法

ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）乘子法是一种用于解决带有约束条件的优化问题的算法。下面是一个用 Python 实现 ADMM 乘子法的示例代码：

import numpy as np

def admm(A, b, rho, alpha, max_iter):
    n, d = A.shape
    x = np.zeros((d, 1))
    z = np.zeros((d, 1))
    u = np.zeros((d, 1))
    Atb = np.dot(A.T, b)
    L = np.linalg.norm(A, 2) ** 2 / rho + 1
    for i in range(max_iter):
        x = np.linalg.solve(L * np.eye(d) + np.dot(A.T, A), Atb + rho * (z - u))
        z = np.maximum(0, x + u - alpha) - np.maximum(0, -x - u - alpha)
        u = u + x - z
    return x

其中，A 是一个 n×d 的矩阵，b 是一个 n×1 的向量，rho 是一个正的标量，alpha 是一个非负的标量，max_iter 是最大迭代次数。函数返回一个 d×1 的向量 x，它是优化问题的解。

注意：这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体问题进行修改。