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RSS订阅原创 拉格朗日对偶
本文系统介绍了拉格朗日对偶理论及其在优化问题中的应用。主要内容包括：1）原始约束优化问题的标准形式及拉格朗日函数的构造原理；2）对偶函数的定义、性质（凹性、下界性）及其计算方法；3）对偶问题的形成与求解；4）核心定理（弱对偶性、强对偶性、KKT条件）的详细推导与证明。特别强调了Slater条件等约束规范条件对强对偶性的影响，以及互补松弛条件的几何意义。该理论将约束优化转化为无约束问题，为解决复杂优化问题提供了有效工具。
2025-09-09 09:52:20
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原创 牛顿法——Newton法
回头看，要求海塞矩阵是正定的，不然无法求导，无法进行迭代。，相当于对x进行了迭代，更新为。值处Taylor展开，可在。，求x即可，顺着这个想法。
2024-10-23 21:23:48
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空空如也
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