半定规划

半定规划是一类数学优化方法，在组合优化、机器学习、控制和量子科学里都有一定的应用。

2007年，有科学家把这个问题转化成一个半定规划问题来研究。

本次论文还给了一个数学证明，说明对于一般的半定规划问题，总是能够找到一个规模不大的近似解，这个结论为低秩策略提供了一定依据，也让求解器在处理大规模问题时拥有了更加明确的方向。

论文指出这套方法最适合那些约束数据足够稀疏、或者有紧凑算子表示的大规模半定规划问题。

过去18年间，相关半定规划问题的规模随着搜索列表长度呈现出平方级增长，这超出了所有CPU求解器的能力范围。

人们发现到了第5次查询这个场景的时候，问题规模会随着列表长度呈现出平方级增长，这被学界认为超出了当时半定规划求解器的能力范围。

半定规划是一类数学优化方法，在组合优化、机器学习、控制和量子科学里都有一定的应用。