非凸函数的凸化方法是指将非凸优化问题转化为凸优化问题的一系列技术。这些方法的主要目的是利用凸优化问题的高效求解算法来近似或精确求解原始的非凸问题。常见的凸化方法包括凸松弛、变量替换、对偶化、分解技术等。例如，在整数规划中，可以通过松弛整数约束将其转化为线性规划问题；在二次规划中，可以通过半定松弛将非凸问题转化为凸问题。此外，某些非凸函数可以通过适当的变量变换或约束重构变为凸形式。凸化方法在机器学习、信号处理、控制理论等领域有广泛应用，但需要注意松弛后的解可能与原始问题的解存在差距，因此需要结合问题特性选择合适的凸化策略。
