半正定规划(SDP):一种凸优化问题。它通过优化一个线性目标函数,并要求某个对称矩阵变量满足半正定约束(即所有特征值都不小于 0),同时还可包含线性等式/不等式约束。它常用于控制、信号处理、机器学习、组合优化的松弛等。
/ˌsɛmiˈdɛfɪnət ˈproʊɡræmɪŋ/
Semidefinite programming can be solved efficiently with modern solvers.
半正定规划可以用现代求解器高效地求解。
We used semidefinite programming to obtain a tight relaxation of a hard combinatorial optimization problem and then rounded the solution to get a feasible discrete answer.
我们用半正定规划对一个困难的组合优化问题构造了较紧的松弛,并通过舍入把解转化为可行的离散答案。
semi- 意为“半、部分”;definite 在数学里与“(正/负)定”相关,指矩阵的二次型符号性质;semidefinite 因此指“半正定/半负定”(允许为 0)。programming 在“linear programming(线性规划)”等术语中表示“规划/优化求解”,并非“编程写代码”。合起来就是“带半正定矩阵约束的优化规划”。