test for cvx library in matlab - windows
Download the zip file of cvx
http://cvxr.com/cvx/download/ by downloading cvx-w64.zip
Require a licence for academic use
a file named cvx_license.dat
Install with licence
unzip the zip file into the toolbox directory ($MatlabRoot\toolbox)
run the command in matlab after entering the directory of cvx (adding the path of licence file)
>> cvx_setup E:\software\MATLAB\R2014a\toolbox\cvx\cvx_license.dat
Then
---------------------------------------------------------------------------
CVX: Software for Disciplined Convex Programming (c)2014 CVX Research
Version 2.1, Build 1112 (ef41608) Sun Oct 2 17:15:09 2016
---------------------------------------------------------------------------
Test with simple script
cvx_test.m
- m = ; n = ; p = ;
- A = randn(m,n); b = randn(m,);
- C = randn(p,n); d = randn(p,); e = rand;
- cvx_begin
- variable x(n)
- minimize( norm( A * x - b, ) )
- subject to
- C * x == d
- norm( x, Inf ) <= e
- cvx_end
run the script
- >> cvx_test
- Calling SDPT3 4.0: variables, equality constraints
- For improved efficiency, SDPT3 is solving the dual problem.
- ------------------------------------------------------------
- num. of constraints =
- dim. of socp var = , num. of socp blk =
- dim. of linear var =
- dim. of free var = *** convert ublk to lblk
- *******************************************************************
- SDPT3: Infeasible path-following algorithms
- *******************************************************************
- ------------------------For abbreviatin --------------
- rel. primal infeas (scaled problem) = 2.01e-09
- rel. dual " " " = 6.95e-10
- rel. primal infeas (unscaled problem) = 0.00e+00
- rel. dual " " " = 0.00e+00
- norm(X), norm(y), norm(Z) = 1.5e+00, 4.5e+00, 6.4e+00
- norm(A), norm(b), norm(C) = 1.8e+01, 2.0e+00, 6.3e+00
- Total CPU time (secs) = 0.07
- CPU time per iteration = 0.01
- termination code =
- DIMACS: 2.0e-09 0.0e+00 1.2e-09 0.0e+00 6.3e-09 6.2e-09
- -------------------------------------------------------------------
- ------------------------------------------------------------
- Status: Solved
- Optimal value (cvx_optval): +4.29018
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