応用上よく使われる特異値分解(singular value decomposition ; SVD)について，どのように導出するのか，左特異ベクトル，特異値，右特異ベクトルがいったい何なのかという点にいつもモヤモヤしてしまうので，その内容を調べてまとめることにしました．文献[…

本記事は以下の過去記事で得た結果を用います．ラグランジュ関数，ラグランジュ双対問題，最適性条件(KKT条件)のあらすじをまとめる - エンジニアを目指す浪人のブログ 勉強を進めていて，凸最適化問題における鞍点定理(saddle point theorem)とミニマックス…

数理最適化で扱う問題のなかで，凸最適化問題は応用上よく使われること，また，ラグランジュ関数，ラグランジュ双対問題，最適性条件(KKT条件)は重要な概念であることはよく知られていると思います．それらを勉強するために読んだもののうち，Boyd and Vande…

数理最適化を用いる文献を読んでいると，相対的内部(relative interior)という概念がでてくることがあります．位相空間論の概念である内部(interior)と似ているものであることはすぐわかるのですが，それらの違いがイメージできずにモヤモヤしてしまうことが…