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前面我们说过数值优化面临两个问题，一个是局部极值问题，和鞍点问题，我们能不能避免
这两个问题呢？
只要我们对优化问题进行限定就可以，这类问题有两个限定条件
同时满足这两个限定条件的问题，叫做凸优化问题。一个凸优化问题的局部最优解就
是它的全局最优解。
对于一个点的集合C，有 x,y 它都是属于C里面的两个点，它们两点的连线中任何一点
也是属于集合C的。
例如，立方体是凸集，但是任何中空的或具有凹痕的例如月牙形都不是凸集。
注意
- 凸集的交集也是凸集
- 凸集的并集不一定是凸集
1. 下列属于凸集的是：
A 立方体
B 月牙形的奖杯
C 空心圆饼
D 形状不规则的橡皮泥
2. 关于凸集，下列说法正确的是:
A 任何图形都可以看做凸集
B 凸集的交集是非凸集
C 凸集的交集也是凸集
D 凸集的并集一定是凸集
1=>A 2=>C
