斯坦福大学Stephen P. Bold开发的凸优化工具包CVX

CVX是由斯坦福大学的Stephen P. Bold教授及其团队研发的一款基于Matlab平台的凸优化工具箱，该工具能够处理包括线性规划、二次规划以及整数规划（需购买授权）在内的多种优化问题，并且在使用过程中具有高度的用户友好性。

例如，在求解最小二乘问题||Ax-b||2时，可以采用如下代码：

cvx_begin

variable x(n);

minimize( norm(A * x - b) );

cvx_end

（具体下载链接请参考http://cvxr.com/cvx/），里面cvx_guide.pdf和工具包。如果想深入学习convex optimization，并查阅Prof. Stephen P. Bold所著的《Covex Optimization》一书。）

问题一：expression与variable之间的区别是什么？

当进入cvx_begin语句块后，所有定义的expression和variable均会被识别为cvx类型。其中，variable用于声明一个优化变量，该变量无法被重新赋值或修改。而expression则可以接收Matlab中的普通变量或已定义的variable，并且能够被用作minimize或maximize函数的目标表达式。