通常我们说QP问题，就默认是指 Q\geq 0 。 在 凸优化笔记(2)几类标准问题以及Linear Programming简介 提过，LP是QP的一种特殊情况，所以从以上的定义，可以看出当Q=0时，就degrade为LP问题了。

2022年8月14日 · 二次规划问题（Quadratic Programming，QP）是一种 非线性规划 问题，它的目标 函数 为二次函数，约束条件和线性规划问题的约束条件一样，都是线性等式或线性不等式，即. s. t. min 1 2x⊤Gx +h⊤x a⊤i x ⩽ bi, i ∈ I = {1 ⋯ m}. a⊤i x = bi, i ∈ ϵ = {m + 1, … m + l}. min 1 2 x ⊤ G x + h ⊤ x s. t. a i ⊤ x ⩽ b i, i ∈ I = {1 ⋯ m}. a i ⊤ x = b i, i ∈ ϵ = {m + 1, … m + l}.

Quadratic programming (QP) is the process of solving certain mathematical optimization problems involving quadratic functions. Specifically, one seeks to optimize (minimize or maximize) a multivariate quadratic function subject to linear constraints on the variables.

二次规划 (QP, Quadratic Programming)定义：目标函数为二次函数，约束条件为线性约束，属于最简单的一种非线性规划。 QP——等式约束 一个标准的等式约束QP模型如下

2020年5月10日 · 二次程序 (Quadratic Program, QP)：QP 是一种数学优化问题，其中目标函数是变量的二次函数，约束条件是线性的。 QP 在控制理论、机器学习、信号处理和经济模型等众多领域中都有广泛的应用。

二次规划(QP)与拉格朗日乘法(Lagrange multiplier) 数学大大 二次规划 具体来说就是一个优化过程，首先有一个二次型的目标函数，然后给定一些线性约束后对这个二次函数再服从线性约束的情况下进行优化( 求最大或最小值的解 )

本文综述了线性规划(lp)、二次规划(qp)及二次约束二次规划(qcqp)等优化方法的基本形式及其在波束成形设计中的应用。讨论了lp问题的标准形式转化、qp的数学表达和特殊情形，以及qcqp的复杂约束处理。

二次规划(qp)是求解一种特殊的数学优化问题的过程——具体地说，是一个(线性约束)二次优化问题，即优化(最小化或最大化)多个变量的二次函数，并服从于这些变量的线性约束。

2024年11月2日 · 二次规划（Quadratic Programming, QP）是一种常见的优化问题，广泛应用于金融、工程、机器学习等领域。 其目标函数为二次式，约束条件为线性式。 Python中有多个库可以解决二次规划问题，如CVXOPT、CVXPY、Gurobi等。

2024年12月15日 · In mathematical optimization, a quadratically constrained quadratic program (QCQP) is a problem where both the objective function and the constraints are quadratic functions. A related but simpler case is the quadratic program (QP), where the objective function is a convex quadratic function, and the constraints are linear.