Trénovanie a optimalizácia · Matematická optimalizácia

Kvadratické programovanie

Quadratic programming

Posledná odborná revízia
1. augusta 2026
Odborný garant
Miroslav Schmiedt
ID
AI-GEO-Q-24

Odborná definícia

Význam a odborné vymedzenie pojmu

Quadratic programming, skrátene QP, optimalizuje kvadratickú cieľovú funkciu pri lineárnych rovnostných a nerovnostných obmedzeniach. Ak je matica kvadratického člena pozitívne semidefinitná a prípustná množina konvexná, problém je konvexný a lokálne optimum je globálne. QP sa používa v support vector machines, riadení, alokácii zdrojov a projekcii na obmedzenú množinu. Numerický solver vracia riešenie v tolerancii, preto sa musia kontrolovať škálovanie, rezíduá a stav uskutočniteľnosti.

Zrozumiteľné vysvetlenie

Ako sa pojem používa v praxi

Predstavte si hladkú misu a sústavu rovných plotov. Hľadá sa najnižší bod misy, ktorý zostáva vo vnútri povolenej oblasti. Pri konvexnom QP neexistuje skrytá druhá dolina s lepším riešením. Ak je však miska prehnutá nesprávnym smerom, problém môže mať viac lokálnych riešení. V praxi môže zlé škálovanie spôsobiť, že solver vyhlási takmer prípustný bod za správny, hoci porušuje kritické obmedzenie v pôvodných jednotkách.

Časté otázky

Otázky, ktoré spresňujú význam

Ako sa QP líši od linear programming?

LP má lineárnu cieľovú funkciu. QP pridáva kvadratický člen, ktorý môže modelovať energiu, odchýlku alebo riziko.

Kedy je QP konvexný?

Keď je kvadratická matica pozitívne semidefinitná a obmedzenia sú lineárne. Vtedy možno spoľahlivo hľadať globálne optimum.

Prečo sa QP objavuje v SVM?

Tréning lineárneho SVM možno formulovať ako konvexný problém s kvadratickou regularizáciou a lineárnymi obmedzeniami.

Čo znamená infeasible?

Neexistuje bod spĺňajúci všetky obmedzenia. Treba skontrolovať dáta, tolerancie alebo konfliktné požiadavky.

Ako sa overí riešenie solvera?

Primal a dual rezíduami, komplementaritou, stavom konvergencie, citlivosťou na škálovanie a spätným dosadením do obmedzení.

Súvisiace pojmy

Významové a tematické súvislosti

Pojem v rozhodovaní

Odborné články, ktoré tento pojem používajú v praxi

Zdroje a redakčná stopa

Použité východiská a odborná revízia

  • Boyd a Vandenberghe, Convex Optimization

Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.