
【計】 dual constraint
【計】 antithetic
【醫】 allelo-
engage oneself to; restrict; bind; hold in; restrain; tie; tutor; wrap
【計】 constraint
【醫】 bridle; restraint
【經】 restraint; restrict
在數學優化領域,"對偶約束"(Dual Constraint)指在對偶問題中,由原問題(Primal Problem)的變量或結構衍生出的限制條件。其核心含義是通過拉格朗日對偶性,将原問題的約束轉化為對偶問題中的變量約束。以下是漢英對照詳解:
設原問題為:
$$ begin{align} min_{x} quad & f(x) text{s.t.} quad & g_i(x) leq 0,quad i=1,dots,m & h_j(x) = 0,quad j=1,dots,p end{align} $$ 其拉格朗日函數為:
$$ L(x, lambda, u) = f(x) + sum_{i=1}^m lambda_i gi(x) + sum{j=1}^p u_j h_j(x) $$ 對偶問題的約束即要求拉格朗日函數對原變量 $x$ 的下确界存在,且對偶變量滿足:
$$ lambda_i geq 0,quad i=1,dots,m $$ 此即對偶約束(Dual Constraints)。
對偶約束在以下領域具關鍵作用:
Boyd, S. & Vandenberghe, L. (2004). Convex Optimization. Cambridge University Press.
教材鍊接(第5章對偶性)
Bertsekas, D. P. (1999). Nonlinear Programming. Athena Scientific.
課程講義(Lecture 8: Duality)
Wright, S. J. (1997). Primal-Dual Interior-Point Methods. SIAM.
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對偶約束 | Dual Constraint |
拉格朗日乘子 | Lagrangian Multiplier |
強對偶性 | Strong Duality |
原問題 | Primal Problem |
可行域 | Feasible Region |
“對偶約束”是一個跨學科術語,具體含義需結合不同領域分析:
在運籌學中,“對偶約束”指原線性規劃問題轉化為對偶問題時形成的約束條件。其核心特點包括:
“對偶約束”在數學優化中特指對偶問題的限制條件,需結合原問題分析;其他領域(如文學)的“對偶”與“約束”無直接關聯。如需進一步了解對偶理論的經濟解釋(如影子價格)或具體應用,可參考運籌學教材或相關文獻。
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