数学上，我们所提出的方法制定了二次约束二次的编程（QCQP）问题的角点提取。其次，它适用于转换为凸半定规划（SDP）是比较容易解决的问题，的非凸QCQP问题的拉格朗日对偶理论。
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用于图分类的组合维核方法 基于距离、角度、二面角等几何信息来构建可以刻画物理特征的3D 核。在此基础上对不同维度的核进行集成，本文引入二次约束二次规划(Quadratically Constrained Quadratic Programming, QCQP)方法来产生2D核和3D核的最优组合。实验表明，本文方法在PTC和NCI的10个数据集上比现有方法的性
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广义的多视角分析方法[35]通过在不同的特征空间中解决一个联合的、松弛的二次约束的二次规划问题 (QCQP) 得到一个单一的线性子空间。文献 [36] 中的算法通过建立对偶的偏微分模型来解决跨姿态的人脸识别问题。
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...划（LP）：该问题是优化下面的式子： 二次规划（QP）：该问题是优化下面的式子： 二次约束的二次规划（QCQP）：该问题是优化下面的式子： 半正定规划（SDP）：该问题是优化下面的式子： Lasso(The Least Absolute Shrinka...
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