对偶理论总结 ( 对称性质 | 弱对偶定理 | 最优性定理 | 强对偶性 | 互补松弛定理 )
原创
2022-04-21 16:35:25
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摘要对偶模型建模是非常有独特的一种建模方式 —— 当问题本身要求指标极小的情况下，对偶模型表现为求极大。本文给出三种最短路径问题的线性规划/混合整数规划模型，其中的第三类最短路径问题采用对偶建模方法。一般情况下采用对偶模型建模并非为对偶而对偶，原因是有些问题采用对偶方式更容易表达。值得注意的是对偶模型的非最优可行解是被建模问题的非可行解，但对偶最优解既是被建模问题的可行解又是被建模问题的最优解。本
黄世宇/Shiyu Huang's Personal Page：https://huangshiyu13.github.io/
原创
2022-07-15 21:10:54
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约束优化对偶理论对偶理论到wgan北京交通大学对偶理论对偶理论svm
原创
2023-05-22 15:39:50
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介绍范数的单位球以及对偶定理.
将学习到什么介绍范数的单位球以及对偶定理. 范数的单位球
范数的基本几何特征是它的单位球，透过它可以深入洞察范数的性质.
定义 1 ： 设 \(\lVert \cdot \rVert\) 是实或者复向量空间 \(V\) 上的一个范数，\(x\) 是 \(V\) 的一个点，又设给定 \
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2024-05-19 15:30:59
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一、对偶理论 、 1、对称性定理 、 2、弱对偶定理 、 3、最优性定理 、 4、强对偶性 、 5、互补松弛定理 、 二、原问题与对偶问题对应关系 、 二、对偶理论的相关结论 、 1、对偶问题存在 、 2、对偶问题转化 、 3、对偶问题的解 、 4、互补松弛定理
原创
2022-03-08 14:50:20
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【对偶空间】dual vector space对偶空间是线性函数的集合。Dual vector space consists of linnear functions. In mathematics, any vector space V has a corresponding dual vecto
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2017-09-16 14:55:00
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# 实现Java cplex 对偶的流程
## 1. 导入必要的库和包
在开始之前，我们需要导入Java cplex对偶的相关库和包。具体导入的代码如下所示：
```java
import ilog.concert.*;
import ilog.cplex.*;
```
## 2. 创建Cplex对象
接下来，我们需要创建一个Cplex对象，该对象将用于构建和求解对偶问题。代码如下所示：
原创
2023-10-05 14:23:11
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函数：lhMorpRSelfDual说明：形态学测地自对偶和自对偶重建运算参数：src 输入图像msk 掩模图像dst 输出图像se 结构元素iterations测地自对偶运算的次数，当默认为-1时，为自对偶重建运算源码：void lhMorpRSelfDual(const IplImage* src, const IplImage* msk, IplImage* dst, IplConvKer
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2011-12-22 19:31:00
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对偶理论（Duality theory）就是研究线性规划中原始问题与对偶问题之间关系的理论。
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2021-07-01 10:58:32
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一般线性规划问题对偶性的证明
在对偶问题构造那一部分，介绍了对每一个约束\(a^T_ix=b_i\), \(a^T_ix\geq b_i\)或\(a_i^Tx\leq b_i\)引入对偶变量\(p_i\)，可是对于约束\(x_i\geq 0\)或者\(x_i\leq 0\)却并没有相对应的对偶变量。在这一部分，将考虑更一般的构造方式。考虑原始问题其中\(
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2024-01-08 16:03:05
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1、课程主要内容 介绍向量机的对偶形式，上次讲述了线性支持向量机，找到可以正确分类中最“胖”的那条分隔面，越胖分类器就越健壮。 对偶支持向量机是线性支持向量机的另外一种形式。2、原始SVM的复习，使用对偶形式的SVM的动机或者好处 非线性支持向量机的原始问题： 通过对原有数据的非线性变换后替换原有的的x到z空间上，从而得到非线性的支持向量机，其解法也是使用二次规划： 其中d为
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2024-04-24 15:23:53
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对偶理论（Duality theory）就是研究线性规划中原始问题与对偶问题之间关系的理论。 本文分享自华为云社区《对偶理论与对偶单纯性法》，原文作者：井冈山_阳春 。 线性规划（Linear Programming,简称LP）是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较为成熟的一个重要分支
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2021-07-01 10:45:00
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一、弱对偶性质、二、弱对偶定理分析、三、弱对偶定理推论 1、四、弱对偶定理推论 2 对偶问题的无界性、五、弱对偶定理推论 3
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2022-03-08 14:33:35
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一、对偶问题的对称形式、二、对偶问题实例、三、对偶问题规律
原创
2022-03-09 09:13:56
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# Python计算对偶范数
## 什么是对偶范数？
在线性代数中，对偶范数（也称为共轭范数）是向量范数的一种，它衡量了向量的所有子空间中的值的最大值。对偶范数通常用于解决优化问题中的不同约束条件。
对于一个向量$x \in \mathbb{R}^n$，它的对偶范数$\|x\|_*$可以通过以下公式计算得到：
$$
\|x\|_* = \max_{\|z\| \leq 1} z^Tx
$$
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2024-03-08 06:51:10
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简单介绍：1、在之前我们把要寻找最优的切割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题。这个最优化问题被称作原问题。我们不会直接解它，而是把它转化为对偶问题进行解决。2、为了使问题变得易于处理。我们的方法是把目标函数和约束所有融入一个新的函数，为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束所有融入一个新的函数，即拉格朗日函数，再通过这个函数来寻找最长处。即拉格朗日函数，再通过这个函数来寻
一、互补松弛定理作用、二、影子价格、三、影子价格示例、
原创
2022-03-08 14:28:02
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基本术语优化问题 拉格朗日函数 相对于λ而言（假如x和v已经确定），那么此函数相对于λ来说是线性的，同理关于v也是线性函数拉格朗日对偶函数 关于λ和v的函数，在x的域中，找到是的L最小的参数λ，v：拉格朗日乘子性质1.对偶函数为凹函数解释：如果对函数L求极大，则关于λ和v是凸的（因为关于λ和v是分段线性的函数），反之如果对其求极小，则为凹函数2. 解释：对偶
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2023-09-18 10:27:18
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