多向量变量逐凸函数最小化问题：求对应专业术语

嗨，这个问题有明确的专业术语可以帮你精准检索资料！

• 逐凸函数（Separately Convex Function）：你描述的这种函数——固定其余所有变量后，关于每个变量块$x_i$单独凸——就被称为逐凸函数。
• 逐凸优化问题（Separately Convex Optimization Problem）：对应的，你要解决的寻找该类函数最小值的问题，就属于这个范畴。另外，还有个常用的别名是块凸优化（Block Convex Optimization），因为变量被拆分成了$x_1,x_2,\dots,x_n$这些独立的“块”，每个块对应的子优化问题都是凸的。

这类问题的经典求解方法是交替最小化（Alternating Minimization），也就是轮流固定其他变量，逐个对每个$x_i$进行凸优化。你检索时可以把术语和这个方法结合起来，能找到更多实用的资料~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Danny_Kim