
【計】 dual approximation
【計】 antithetic
【醫】 allelo-
approach; draw near; draw up; gain on; impend over
【計】 approximating
對偶逼近(dual approximation)是數學優化與泛函分析中的核心概念,指通過構建與原問題相對應的對偶問題,利用兩者之間的理論關聯性來逼近原問題的最優解或可行解集。其核心思想源于對偶原理,常見于凸優化、博弈論及數值分析領域。
漢英定義
漢語中“對偶”指相互關聯的成對系統,英語對應“dual”;“逼近”即通過近似方法趨近目标,對應“approximation”。在優化理論中,對偶逼近可定義為:
$$ min{x} f(x) quad text{與} quad max{lambda} g(lambda) text{的交互分析} $$
其中原問題與對偶問題通過拉格朗日乘子法關聯(來源:《凸優化》,Boyd et al.)。
應用場景
在信號處理中,對偶逼近用于壓縮感知的稀疏信號恢複;在機器學習中,支持向量機(SVM)通過拉格朗日對偶求解分類超平面(來源:IEEE Transactions on Signal Processing)。
根據Rockafellar的《凸分析》,原問題與對偶問題的強對偶性成立時,兩者的最優解可通過鞍點定理實現等價逼近。這一結論為線性規劃、半定規劃提供了理論保障。在非凸優化中,弱對偶性仍能提供解的下界參考(來源:Springer數學系列叢書)。
“對偶逼近”這一表述需拆解為“對偶”和“逼近”兩個詞語分别解析,再結合可能的語境綜合理解。以下是詳細解釋:
對偶(來源)
逼近(來源)
“對偶逼近”并非固定成語,需結合具體語境理解。可能的含義包括:
如需進一步擴展,請補充語境或使用場景。
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