从放弃到再入门之拉格朗日对偶问题推导

本文从普通、聪明到天才同学的视角,详细介绍了如何使用拉格朗日乘数法解决约束优化问题,特别是面对等式和不等式约束时。通过对拉格朗日函数和KKT条件的探讨,揭示了原问题与对偶问题之间的关系。在支持向量机(SVM)和最大熵模型的应用中,拉格朗日对偶问题展现出了强大的求解优势,如简化求解过程和自然引入核函数。

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普通同学的解法

  1. 无约束条件:求导就可以了
  2. 等式约束:代入消元,再求导
  3. 不等式约束:分情况讨论(在边界上和不在边界上),分别对应1,2的情况
    然而发现,有些情况消元特别复杂,甚至不能求解

聪明同学的解法

这里写图片描述
发现:在最优点的情况下,约束曲面的法向量和目标函数的梯度反向必相同或相反
拉格朗日乘子法如何理解? (在2维里可以形象的解释为z=f(x,y)在约束条件g(x,y)=c中,极值为等高线f(x,y)=k与g(x,y)=c相切的时候)
于是就有了方程: ▽f(x*)+λ▽h(x*)=0
联合这个方程和h(x)=0,在某些情况比繁琐的消元好多了,至少能求解

天才同学的解法(拉格朗日乘子法)

天才可不仅仅停留在方程求解,发现了梯度之间的关系,就可以建立新的函数(拉格朗日函数):L(x,λ)=f(x)+λh(x),分别对这个函数求偏导,即还原了初始问题。

同理,对于不等式约束问题,分情况讨论,可以建立带KKT条件的拉格朗日函数&

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