对偶问题转化

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在一个优化问题中，原始问题通常会带有很多约束条件，这样直接求解原始问题往往是很困难的，于是考虑将原始问题转化为它的对偶问题，通过求解它的对偶问题来得到原始问题的解。对偶性（Duality）是凸优化问题的核心内容。

参考链接

  1. 线性规划原问题对偶问题之间的转化，一张图带你理解,by 中南自动化学院“智能控制与优化决策“至渝.
  2. 简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）,by 90Zeng.
  3. 拉格朗日对偶性,by Eureka.
  4. 【凸优化笔记6】-拉格朗日对偶（Lagrange duality）、KKT条件,by Lauer.
  5. 拉格朗日对偶性(Lagrance duality) 推导与简单理解,by 小鹅鹅.
  6. 拉格朗日对偶性,by 井底蛙蛙呱呱呱.
  7. 拉格朗日对偶,by Frostime.
  8. 优化方法：原问题和拉格朗日对偶问题（primal-dual）,by 俎志昂.
  9. 拉格朗日对偶详解,by CodeAntenna.