matlab - 如何在 MATLAB 上使用 CVX 解决可行性问题？

Question

给定复杂的 Hemitian 矩阵A1和A2，我想用零目标函数和 LMI 约束解决以下优化问题：

我正在尝试在 Matlab 上使用 CVX：

cvx_begin
variable v1 nonnegative
variable v2
minimize (0)
subject to
    (-v1*A1-v2*A2) == hermitian_semidefinite(n);
cvx_end

这里v1=cos(theta)和v1=sin(theta)。上述 CVX 代码中的优化问题证明总是可行的，因为我们总是可以设置v1=v2=0满足约束条件。我想我需要添加v1^2+v2^2=1约束。但是，当我添加方形约束时，出现以下错误：

Error using cvxprob/newcnstr (line 192)
Disciplined convex programming error:
   Invalid constraint: {convex} == {real constant}

Error in  ==  (line 12)
b = newcnstr( evalin( 'caller', 'cvx_problem', '[]' ), x, y, '==' );

Error in LMI_GM (line 60)
   square(v1)+square(v2)==1;

如何修改CVX代码来解决原来的优化问题？