凸二次规划主对偶内点法的一个扩展问题

给出一个求解凸二次规划的主对偶内点法的扩展问题，它与原问题有相同的规模，易于操作。

一种基于稀疏优化的数独求解新方法

为了更好地求解数独问题,提出一种新的求解方法:采用实数编码去除整数约束,同时采用0范数作为目标函数来保证解的稀疏性.在此基础上,根据RIP(Restricted Isometry Property)与KGG(Kashin Garnaev Gluskin)条件,用1范数近似0范数.最后引入松弛矢量,使1范数转换为一个凸线性规划问题.采用主对偶内点法求解该线性规划问题.实验表明:该方法对简单、中等、困难、恶魔级别的数独,可达到100%成功率;对最小提示数目的17数独,达到86.4%的成功率.另外,该算法耗时短,且与数独的难度无关.因此,该算法在成功率与运行时间上均优于约束规划与Sinkhorn算法.