💻二次规划（Quadratic programming）💪

在数学优化领域，二次规划（Quadratic Programming, QP）是一个非常重要的分支。它是一种特殊的非线性规划问题，目标函数是二次型，约束条件可以是线性的。简单来说，QP的目标是找到一个变量向量，使得二次目标函数达到最小值或最大值，同时满足给定的线性约束条件。

🎯 QP广泛应用于金融投资组合优化、机器学习中的支持向量机（SVM）、工程设计等领域。例如，在投资组合中，我们希望在风险可控的前提下实现收益最大化，这就是一个典型的QP问题。此外，QP还能帮助解决资源分配问题，确保效率与公平性并存。

💡 解决QP问题的经典算法包括内点法（Interior Point Method）和积极集法（Active Set Method）。这些方法通过迭代逼近最优解，最终得到全局最优解或局部最优解。随着计算能力的提升，QP的应用场景也愈发丰富，成为现代优化技术不可或缺的一部分。

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