将非凸问题转化为凸问题后，可以得到该凸问题的全局最优解，而非凸问题的全局最优解可能无法直接求解得到。因此，将非凸问题转化为凸问题是一种有效的求解方法。 转化方法的关键在于寻找合适的凸化方法，将非凸问题转化为凸问题。通常情况下，凸化方法都会引入一些额外的变量来表示原问题的一些信息，例如松弛变量、对偶变量等。这些额外变量的引入，可能会增加问题的维数和计算量，从而使得问题的求解变得更复杂。
虽然将非凸问题转化为凸问题可以求得全局最优解，但是由于引入了额外的变量，可能会给求解带来一些困难。例如，在求解凸问题时，可能需要使用一些特殊的算法，例如内点算法、半定规划等，这些算法的复杂度较高，求解时间可能会比较长。
因此，将非凸问题转化为凸问题并不一定只能求次优解，而是可以得到全局最优解，但需要根据问题的特点，选择合适的凸化方法和求解算法，以达到高效求解的目的。
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