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背景知识 对偶上升 等式约束优化问题： f f f是凸函数，2.1的拉格朗日项为： 其对偶函数为： inf代表下确界，之所以用下确界而不是用min，可能是因为有些函数没有极值（定义域取不到），但有一个下确界。 y是拉格朗日乘子项的对偶变量 则原问题的对偶问题变为： 在强凸性质下，原问题和对偶问题的最优解是一样的。 我们可以从对偶的最优点 y ∗ y^* y∗恢复出原优化问题的最优点 x ∗ x^*

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