Julia 涉及矩阵逆的跳跃约束

我试图求解一个

n*n

矩阵

U

，它满足各种约束，包括一些涉及子矩阵的逆的约束。然而，跳跃似乎不能处理反转，至少在没有一些额外的可逆性规范的情况下。下面是

n=2

的问题示例

using JuMP, Ipopt

m = Model(with_optimizer(Ipopt.Optimizer))
A = [5 7; 7 10]
B = [9 13; 13 19]
C = [3 4; 4 6]
nnodes = 2
@variable(m, U[1:nnodes, 1:nnodes])

A1 = U * A * U'
B1 = U * B * U'
C1 = U * C * U'

c1 = A1[1, 1] - 1
c2 = A1[2, 2] - 1
c3 = C1[1, 1] - 1
c4 = unmixed_iv2[1, 2]
a = A1[2, 2] - A1[2, 1] * inv(A1[1, 1]) * A1[2,1]  # Schur complement
b = B1[2, 2] - B1[2, 1] * inv(B1[1, 1]) * B1[2,1]  # Schur complement
c5 = a - b

@NLconstraint(m, c1 == 0)
@NLconstraint(m, c2 == 0)
@NLconstraint(m, c3 == 0)
@NLconstraint(m, c4 == 0)
@NLconstraint(m, c5 == 0)

solve(m)

这会引发以下错误：

ERROR: inv is not defined for type GenericQuadExpr. Are you trying to build a nonlinear problem? Make sure you use @NLconstraint/@NLobjective.

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关于如何解决这个问题有什么建议吗？

您不能在宏之外使用

inv

（或者更一般地说，建立任何非线性表达式）。就这样把它放进去：

using JuMP
model = Model()
@variable(model, x >= 0.5)
@NLconstraint(model, inv(x) <= 0.5)

使用跳转
模型=模型（）
@变量（模型，x>=0.5）
@NLconstraint（model，inv（x）您不能在宏之外使用
inv
（或者更一般地说，建立任何非线性表达式）。只需将其放在宏内部，就像这样：

using JuMP
model = Model()
@variable(model, x >= 0.5)
@NLconstraint(model, inv(x) <= 0.5)

使用跳转
模型=模型（）
@变量（模型，x>=0.5）
@NL约束（模型，库存（x）我没有深入研究你的代码，但乍一看，我没有看到任何目标，可能是@NLobjective宏，是有意的吗？我的问题没有目标，我只是在寻找一个单一的解决方案。跳转需要目标吗？我没有深入研究你的代码，但乍一看，我没有看到任何目标，可能是@NLobjective宏，是int吗结束？我的问题没有目标，我只是在寻找一个单一的解决方案。跳转需要目标吗？