深入解析QP算法及其Python实现
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深入解析QP算法及其Python实现
QP算法（Quadratic Programming，二次规划） 是解决具有线性约束的二次优化问题的重要工具。该算法在机器学习、金融优化、工程控制等领域具有广泛的应用。本文将从理论到实践，系统地讲解QP算法的基本原理、Python实现以及典型案例，旨在帮助读者掌握这一关键技术。
第一部分：QP算法的基本原理与数学模型
1.1 QP问题定义
QP问题的目标是最小化一个二次目标函数，同时满足一组线性约束条件。其数学模型如下：
目标函数：
minimize f ( x ) =
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_42568323/article/details/143907987
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