Question

library("CVXR");

n <- c(1,1,1)
s <- c(1e3,1e5,1e4)
p <- c(0.99,0.93,0.95)
q <- 1-p
K <- length(n)
m <- n-1

A <- Variable(K,K) # for A[i,j] is alpha[i,j]
B <- Variable(K) # B[j] is alpha^*[jj]
D <- diag(A) # extract the diagonal elements from A

constraints <- list( ((t(A)-D)%*%(n*s*p))*q - (((A-D)%*%(n*q))*(p*s)) == 0, B*m + diag(D) + (A-D)%*%n == rep(1,K) )
fnc <- sum(D^2) - (m%*%sqrt(B)) - sum(sqrt(A-D) %*% n);
objective <- Minimize(fnc)
problem <- Problem(objective,constraints);

result <- solve(problem)
result$A
result$B

厌倦了将我的数学模型重新映射为连续编号的变量，从现在起，我决定忠实地代表他们。因此，在这里我们要解决一个优化问题，变量为KxK矩阵A和K维向量B。现在，我有一定的约束要求国家对A的非对角元素进行此类限制，因此我想将其排除在考虑范围之外。希望A-D将其删除，但显然不会，我收到incompatible shapes错误。那么，如何正确说出（语义上的）A-D呢？因此，澄清一下，如果我对变量声明一些线性约束，我可以说A%*%x == b，但A-D怎么做？

编辑：在this example中，有一个变量矩阵P，并设置了约束，例如P%*%ones == ones。现在，让D = diag(P)（或类似的效果）。就链接中的示例而言，我的问题本质上是如何编写(P-D) %*% ones == ones？ CVXR不允许P-D －它表示“形状不兼容”。实际上，D在DiagMat控制台中显示为R，而P显示为Variable(3,3)。

CVXR：变量矩阵的某些子集

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