凸的意思是凸優化的

"凸"（Convex）最佳化是一個數學最佳化的分支，它研究的是凸集上的凸函式最小化或凸集上的凹函式最大化問題。凸最佳化問題具有許多有用的性質，比如局部最優解就是全局最優解，而且可以設計出高效的算法來求解。

凸最佳化問題在許多領域都有套用，包括機器學習、信號處理、圖像處理、統計學、控制理論、金融工程等。一些常見的凸最佳化問題包括線性規劃、二次規劃、最小二乘問題等。

凸最佳化問題的定義如下：

1. 凸集：集合C中的任意兩點x和y，以及任意小於1的參數λ，都有λx + (1-λ)y ∈ C。

2. 凸函式：函式f(x)在集合C中，對於任意兩點x和y，以及任意小於1的參數λ，都有f(λx + (1-λ)y) ≥ λf(x) + (1-λ)f(y)。

凸最佳化問題通常可以表示為以下形式：

\min_{x \in C} f(x)

其中，C是一個凸集，f(x)是一個凸函式。

凸最佳化問題的解通常可以通過梯度下降法、牛頓法、 interior-point methods等算法來找到。