Cvx Stock Options

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Version 2.1, outubro de 2016, Build 1112 Novo: o professor Stephen Boyd gravou recentemente uma introdução de vídeo para a CVX para os cursos de otimização convexa de Stanford8217s. Clique aqui para assistir. CVX 3.0 beta: We8217ve adicionou alguns novos recursos interessantes para usuários e administradores de sistema. Experimente o CVX é um sistema de modelagem baseado em Matlab para otimização convexa. A CVX transforma Matlab em uma linguagem de modelagem, permitindo que as restrições e os objetivos sejam especificados usando a sintaxe de expressão Matlab padrão. Por exemplo, considere o seguinte modelo de otimização convexa: (início do amplificador de texto Amplificador de texto Ax-b2 Amplificador Cxd xinftyleq e end) O segmento de código a seguir gera e resolve uma instância aleatória desse modelo: no seu modo padrão, a CVX oferece suporte a uma abordagem particular para Otimização convexa que chamamos de disciplinada programação convexa. Sob essa abordagem, as funções e conjuntos convexos são construídos a partir de um pequeno conjunto de regras a partir de análises convexas, a partir de uma base de biblioteca de funções e conjuntos convexos. Restrições e objetivos que são expressos usando essas regras são automaticamente transformados em uma forma canônica e resolvidos. Para obter mais informações sobre a programação convexa disciplinada, veja esses recursos para os conceitos básicos de análise convexa e otimização convexa, veja o livro Otimização Convex. O CVX também suporta programação geométrica (GP) através do uso de um modo GP especial. Os programas geométricos não são convexos, mas podem ser feitos, aplicando uma certa transformação. Neste modo, a CVX permite que os GPs sejam construídos na sua forma nativa, não convivente, transforma-os automaticamente em uma forma convexa resolutiva e traduz os resultados numéricos para o problema original. A versão 2.0 da CVX traz suporte para a programação convexa disciplinada inteira mista (MIDCP). Os DCP inteiros mistos devem obedecer ao conjunto de regras de programação convexo disciplinado no entanto, uma ou mais das variáveis ​​podem ser constrangidas para assumir valores inteiros ou binários. É importante notar que os MIDCPs não são convexos e a maioria dos modelos não convexos não pode ser expressa como MIDCP. Nem todos os solucionadores suportam MIDCPs, e aqueles que não conseguem garantir uma solução bem sucedida em tempo razoável para todos os modelos. No entanto, acreditamos que o suporte MIDCP é uma adição poderosa à CVX e esperamos ver como nossos usuários se aproveitam disso. É bastante importante também notar o que o CVX não é. Não é uma ferramenta de propósito geral para otimização não-linear, nem é uma ferramenta para verificar se o seu modelo é ou não convexo. É importante confirmar que seu modelo pode ser expresso como um MIDCP ou um GP antes de começar a usar a CVX. Se não for um destes, o CVX não é a ferramenta correta para a tarefa. Mais informações sobre o CVX podem ser encontradas no Guia do Usuário do CVX. Que pode ser encontrado on-line em um formato pesquisável, ou baixado como um PDF. O pacote CVX inclui uma crescente biblioteca de exemplos para ajudar você a começar, incluindo exemplos do livro Convex Optimization e de uma variedade de aplicativos. Você pode navegar através desta biblioteca, sem ter que baixar e instalar o CVX, clicando aqui. Copie 2012 CVX Research, Inc. Todos os direitos reservados.