将凸二次约束转换为线性矩阵不等式 (LMI)

计算科学 优化 凸优化 约束优化 二次规划
2021-12-20 13:18:17

我有二次规划问题x

MinimizexTΣx
Subject topTx=1npT1
1Tx=1

其中是半正定的。我可以将其转换为题词问题Σ

Minimizet
Subject toxTΣxt
pTx=1npT1
1Tx=1

其中一个约束现在是二次的。我想使用 Schur 补码将第一个约束转换为以下矩阵是半正定的要求

[Σ1xxTt]

不幸的是,只是半正定的,而不是严格正定的,因此我不能反转它。有没有办法绕过这个?Σ

1个回答

这里的一种选择是使用的伪逆而不是实际的逆。Boyd 和 Vandenberghe 的附录 A 讨论了包含这种情况的 Schur 补码版本。 Σ

另一种选择是找到的分解为Σ

Σ=MTM(例如通过特征值分解),然后使用 Schur 定理

[IMxxTMTt].