对偶问题

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对偶:

    任何一个求极大化的线性规划问题都有一个求极小化的线性规划问题与之对应, 反之亦然, 如果我们把其中一个问题叫原问题, 则另一个就叫它对偶问题.


矩阵的秩:

  

例1 设矩阵

求矩阵A的秩,并求A的一个最高非零子式。

解:先求A的秩,为此对A作初等行变换成行阶梯形矩阵:

 

因为行阶梯形矩阵有3个非零行,所以R(A)=3.

再求A的一个最高阶非零子式。因R(A)=3,知A的最高阶非零子式为3阶。A的3阶子式共有  (个),要从40个子式中找出一个非零子式,是比较麻烦的。考察A的行阶梯形矩阵,记  ,则矩阵 的行阶梯形矩阵为

R(B)=3,故B中必有3阶非零子式。B的3阶子式有4个,在B的4个3阶子式中找一个非零子式比在A中找非零子式较方便。今计算B的前三行构成的子式

 

因此这个子式便是A的一个组高阶非零子式。



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### 关于对偶问题及其表格示例 在数学规划领域,对偶理论是一个重要的概念。它不仅提供了原问题的另一种视角,还能够帮助解决优化问题并提供经济解释。以下是有关对偶问题的一些核心知识点以及其对应的表格示例。 #### 1. 原问题对偶问题的关系 对于一个标准形式的线性规划问题(称为 **原问题**),它的目标是最小化成本函数 \( c^T x \),满足约束条件 \( Ax = b \) 和 \( x \geq 0 \)[^2]。相应的对偶问题通常表示为最大化收益函数 \( b^T y \),其中变量 \( y \) 是拉格朗日乘子向量,并受到约束 \( A^T y \leq c \)[^2]。 | 类型 | 原问题 | 对偶问题 | |------------|---------------------------------|----------------------------------| | 变量数量 | 决策变量的数量等于约束数目 | 对偶变量的数量等于原始约束数 | | 约束类型 | 不等式约束 | 转变为不等式的反方向 | | 目标函数 | 最小化 | 最大化 | 上述关系可以通过以下例子进一步说明: 假设有一个简单的线性规划问题如下所示: ```math \text{Minimize } z = 3x_1 + 2x_2 \\ \text{Subject to:} \\ x_1 + x_2 \geq 4 \\ -x_1 + x_2 \leq 2 \\ x_1, x_2 \geq 0 ``` 该问题对偶形式将是: ```math \text{Maximize } w = 4y_1 + 2y_2 \\ \text{Subject to:} \\ y_1 - y_2 \leq 3 \\ y_1 + y_2 \leq 2 \\ y_1 \geq 0, y_2 \text{ free} ``` #### 2. 对偶问题的应用场景 对偶问题不仅仅是一种数学变换工具,还可以用来分析资源的价值。例如,在经济学中,对偶变量常被称为影子价格,它们反映了每种资源单位变化所带来的目标函数的变化率[^1]。 #### 3. 非线性系统的对偶性扩展 除了经典的线性规划外,非线性系统也存在类似的对偶结构。Hamburger 的研究指出,即使是在复杂的偏微分方程组中,也可以定义某种意义上的对偶性来简化求解过程[^4]。 --- ### 示例代码:Python 实现简单 LP 对偶转换 下面展示如何利用 Python 中 `scipy.optimize` 库实现基本的线性规划及其对偶问题建模。 ```python from scipy.optimize import linprog # 定义原问题参数 c = [-3, -2] # 注意这里取负号因为 linprog 默认最小化 A_ub = [[-1, 1], [1, 1]] b_ub = [2, 4] # 解决原问题 result = linprog(c=c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=(0, None)) print("Original Problem Solution:", result) # 构造对偶问题 dual_c = b_ub dual_A_eq = A_ub.T dual_b_eq = [-ci for ci in c] # 解决对偶问题 dual_result = linprog(c=dual_c, A_eq=dual_A_eq, b_eq=dual_b_eq, bounds=(None, 0)) print("Dual Problem Solution:", dual_result) ``` 此脚本演示了如何从给定的线性规划出发自动推导出其对偶版本,并分别计算两者的最优解。 --- ### 结论 通过对偶理论的研究可以看出,无论是在线性还是非线性的背景下,这种互逆关系都极大地增强了我们理解和解决问题的能力。特别是当面对大规模数据或者复杂模型时,合理运用这些原理往往能带来事半功倍的效果[^5]。
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