Cvx Aktienoptionen

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Version 2.1, Oktober 2016, Build 1112 Neu: Professor Stephen Boyd vor kurzem aufgenommen eine Video-Einführung in CVX für Stanford8217s konvexe Optimierung Kurse. Klicken Sie hier, um es anzusehen. CVX 3.0 beta: We8217ve hat einige interessante neue Funktionen für Benutzer und Systemadministratoren hinzugefügt. Probieren Sie es aus CVX ist ein Matlab-basiertes Modellierungssystem zur konvexen Optimierung. CVX macht Matlab zu einer Modelliersprache, die es erlaubt, Einschränkungen und Ziele mit Hilfe der Standard-Matlab-Expressionssyntax festzulegen. Betrachten Sie zum Beispiel das folgende konvexe Optimierungsmodell: (begin text amp Ax-b2 text amp Cxd amp xinftyleq e end) Das folgende Code-Segment erzeugt und löst eine zufällige Instanz dieses Modells: Im Standardmodus unterstützt CVX einen bestimmten Ansatz Konvexe Optimierung, die wir disziplinierte konvexe Programmierung nennen. Unter diesem Ansatz werden konvexe Funktionen und Mengen aus einem kleinen Satz von Regeln aus der konvexen Analyse aufgebaut, ausgehend von einer Basisbibliothek konvexer Funktionen und Mengen. Einschränkungen und Ziele, die mit diesen Regeln ausgedrückt werden, werden automatisch in eine kanonische Form transformiert und gelöst. Für weitere Informationen über disziplinierte konvexe Programmierung, siehe diese Ressourcen für die Grundlagen der konvexen Analyse und konvexe Optimierung finden Sie im Buch Convex Optimization. CVX unterstützt auch geometrische Programmierung (GP) durch den Einsatz eines speziellen GP-Modus. Geometrische Programme sind nicht konvex, sondern können durch Anwendung einer bestimmten Transformation gemacht werden. In diesem Modus erlaubt es CVX, GPs in ihrer nativen, nicht konvexen Form zu konstruieren, sie automatisch in eine lösbare konvexe Form umzuwandeln und die numerischen Ergebnisse auf das ursprüngliche Problem zurückzuführen. Version 2.0 von CVX bietet Unterstützung für gemischte interne disziplinierte konvexe Programmierung (MIDCP). Gemischte Integer-DCPs müssen dem disziplinierten konvexen Programmierregelsatz gehorchen, jedoch können eine oder mehrere der Variablen darauf beschränkt sein, ganzzahlige oder binäre Werte anzunehmen. Es ist wichtig zu beachten, dass MIDCPs nicht konvex sind und die meisten nicht-konvexen Modelle nicht als MIDCP ausgedrückt werden können. Nicht alle Solver unterstützen MIDCPs, und diejenigen, die nicht garantieren können, eine erfolgreiche Lösung in angemessener Zeit für alle Modelle. Trotzdem glauben wir, dass die MIDCP-Unterstützung eine leistungsstarke Ergänzung zu CVX ist und wir freuen uns darauf, zu sehen, wie unsere Nutzer davon profitieren. Es ist ganz wichtig, auch zu beachten, was CVX nicht ist. Es ist kein allgemeines Werkzeug für nichtlineare Optimierung, noch ist es ein Werkzeug für die Überprüfung, ob Ihr Modell konvex ist. Es ist wichtig zu bestätigen, dass Ihr Modell als MIDCP oder GP ausgedrückt werden kann, bevor Sie mit CVX beginnen. Wenn es keine dieser ist, dann ist CVX nicht das richtige Werkzeug für die Aufgabe. Weitere Informationen über CVX finden Sie im CVX-Benutzerhandbuch. Die online in einem durchsuchbaren Format gefunden oder als PDF heruntergeladen werden können. Das CVX-Paket enthält eine wachsende Bibliothek von Beispielen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, darunter Beispiele aus dem Buch Convex Optimization und einer Vielzahl von Anwendungen. Sie können jetzt durch diese Bibliothek blättern, ohne CVX herunterladen und installieren zu müssen, indem Sie hier klicken. Copy 2012 CVX Research, Inc. Alle Rechte vorbehalten.