SCO：随机凸优化

随机凸优化（Stochastic Convex Optimization，常缩写为SCO）是一种广泛应用于机器学习与优化领域的数学方法，通常用于处理带有随机性的凸优化问题。为便于书写与交流，学术界和工程实践中常使用其缩写SCO。该方法在理论研究和实际应用中都占据重要地位，尤其适用于大规模数据分析和复杂系统的建模场景。

Stochastic Convex Optimization具体释义

  • 英文缩写：SCO
  • 英语全称：Stochastic Convex Optimization
  • 中文意思：随机凸优化
  • 中文拼音：suí jī tū yōu huà
  • 相关领域： sco 未分类的

Stochastic Convex Optimization的英文发音

例句

  1. A number of important problems from the stochastic control theory can be reformulated as convex optimization problems with linear matrix inequality ( LMI ) constraints, so that they will become numerically tractable.
  2. 随机控制理论中许多重要的问题，都可转化为线性矩阵不等式（LMI）约束的凸优化问题，从而使其在数值上易于求解。

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