gurobi - Pearson 相关系数是否适合二次规划求解器的目标函数？

Question

Pearson 相关系数——一个向量 x 是外生的，另一个向量 y 作为选择变量——对于像 Gurobi 这样的二次规划求解器来说是一个合适的二次目标函数吗？

Answer 1

在 Google 上快速搜索“Gurobi 目标函数”显示 Gurobi有一个 API 可以设置目标函数，该函数接受线性或二次表达式。这是意料之中的，因为根据定义，二次规划是二次函数的优化，其背后的数学是专门为此类设计的方法（例如，直接使用Q系数矩阵和c向量而不是原始函数） .

我没有看太多细节，但我可以看到Pearson 积矩相关系数似乎不是二次函数，而是一个有理函数。所以，如果你的具体情况不能简化为，不。

我不能说其他求解器，因为每个求解器都是独立的产品，必须单独考虑。

由于您的函数似乎是分段连续且无限可微的，因此您可能对通用梯度方法感兴趣。