"凸二次规划问题"（Convex Quadratic Programming）这个名字是由问题的性质和形式所决定的，我们可以分别来理解这个名字中的三个部分：“凸”、“二次”和“规划”：

凸（Convex）:凸函数：在数学优化中，如果一个函数在定义域的任意两点形成的线段上的值都大于或等于函数在这两点的值，则该函数是凸的。简单来说，凸函数的图形在任意两点之间的连线的下方或者与其重合。凸集：若集合内任意两点连线上的点也属于该集合，则该集合是凸的。

在凸二次规划中，“凸”主要强调的是目标函数是一个凸函数，并且可行域（由约束定义）也是一个凸集。

二次（Quadratic）:指的是目标函数中含有变量的二次项。在凸二次规划问题的标准形式中，目标函数为：$\frac{1}{2}x^T Q x + c^T x$ ，其中， $\frac{1}{2}x^T Q x$是一个二次项。规划（Programming）:在这里“规划”并不是通常理解的编写计算机代码，而是一个旧词，源于20世纪初的一种数学优化方法，用来描述决策问题的最优化。这里的“规划”即指寻找最优解的过程或方法。二次规划问题，便是要在给定的约束条件下，找到二次目标函数的最小值。

因此，“凸二次规划问题”这个名字来源于问题的这三个核心特征：问题的目标函数是二次的，问题的目标函数和可行域都是凸的，以及问题本身是一个优化决策过程。