
【计】 dual constraint
【计】 antithetic
【医】 allelo-
engage oneself to; restrict; bind; hold in; restrain; tie; tutor; wrap
【计】 constraint
【医】 bridle; restraint
【经】 restraint; restrict
在数学优化领域,"对偶约束"(Dual Constraint)指在对偶问题中,由原问题(Primal Problem)的变量或结构衍生出的限制条件。其核心含义是通过拉格朗日对偶性,将原问题的约束转化为对偶问题中的变量约束。以下是汉英对照详解:
设原问题为:
$$ begin{align} min_{x} quad & f(x) text{s.t.} quad & g_i(x) leq 0,quad i=1,dots,m & h_j(x) = 0,quad j=1,dots,p end{align} $$ 其拉格朗日函数为:
$$ L(x, lambda, u) = f(x) + sum_{i=1}^m lambda_i gi(x) + sum{j=1}^p u_j h_j(x) $$ 对偶问题的约束即要求拉格朗日函数对原变量 $x$ 的下确界存在,且对偶变量满足:
$$ lambda_i geq 0,quad i=1,dots,m $$ 此即对偶约束(Dual Constraints)。
对偶约束在以下领域具关键作用:
Boyd, S. & Vandenberghe, L. (2004). Convex Optimization. Cambridge University Press.
教材链接(第5章对偶性)
Bertsekas, D. P. (1999). Nonlinear Programming. Athena Scientific.
课程讲义(Lecture 8: Duality)
Wright, S. J. (1997). Primal-Dual Interior-Point Methods. SIAM.
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对偶约束 | Dual Constraint |
拉格朗日乘子 | Lagrangian Multiplier |
强对偶性 | Strong Duality |
原问题 | Primal Problem |
可行域 | Feasible Region |
“对偶约束”是一个跨学科术语,具体含义需结合不同领域分析:
在运筹学中,“对偶约束”指原线性规划问题转化为对偶问题时形成的约束条件。其核心特点包括:
“对偶约束”在数学优化中特指对偶问题的限制条件,需结合原问题分析;其他领域(如文学)的“对偶”与“约束”无直接关联。如需进一步了解对偶理论的经济解释(如影子价格)或具体应用,可参考运筹学教材或相关文献。
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