凸组合：在数学中，指把若干个向量/点 \(x_1,\dots,x_n\) 按非负权重相加，并且权重之和为 1：
\[
\sum_{i=1}^n \lambda_i x_i,\quad \lambda_i \ge 0,\ \sum_{i=1}^n \lambda_i = 1.
\]
直观上，它表示“在这些点之间做加权平均”，结果一定落在这些点的凸包里。（该术语也常用于概率、优化、机器学习中的“混合/插值”。）
/ˈkɑnˌvɛks ˌkɑmbəˈneɪʃən/
A convex combination of two points lies on the line segment between them.
两个点的凸组合落在它们之间的线段上。
In convex optimization, the feasible set is often required to be closed under convex combinations, ensuring that mixing two feasible solutions with weights that sum to one remains feasible.
在凸优化中，可行集常被要求对凸组合封闭，从而保证用权重和为 1 的方式“混合”两个可行解后仍然可行。
convex 来自拉丁语 convexus，有“向外拱起、凸的”之意；combination 来自拉丁语 combinare，意为“结合、合并”。合起来 convex combination 强调的是一种“保持在凸集内部的加权合并方式”，也就是非负且和为 1 的权重组合。
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