（抱歉格式化，我会尽我所能）我想解决：
(chararray)其中x = argmin_x (Ax - p)'(Ax - p)
s.t. x >= b
是A逻辑矩阵（大约一半零，一半），NxH是b常量向量，其中每个条目都相同（例如， Hx1。b = (0.1,0.1,0.1,...)是概率的常量p向量，因此所有条目都在Nx1。最佳[0,1]也是一个分布，所以它的全部条目应位于x。请注意，实际上[0,1]非常大，例如H和2 million相对较小，例如N。
我目前正在使用CVX来解决这个问题。显然，我的代码是：
150这会产生正确的结果。但是，当b= 0.1.*ones(H,1)/H;
cvx_begin quiet
variable x(H)
minimize( norm((A*x-p),2))
subject to
x >= b;
cvx_end
很大时，它相当慢。鉴于我的优化程序的结构（逻辑A，常量约束，具有解析解的问题，如果没有约束，等等），有没有更好的方法来解决这个问题？这里推荐CVX吗？
感谢您的帮助。