线性规划中，如何已知原问题的最优解，直接写出对偶问题的最优解？？
机器学习中常常提到的正则化到底是什么意思？ 举个例子 这是个基于多核的支持向量机的目标函数 d是多核函数的参数 它说r(d)是正则项。为什么要令r(d)为…
对偶单纯形法的计算步骤 单纯形法的一般解题步骤可归纳如下：①把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基本可行解。②若基本可行解不存在，即约束条件有矛盾，则问题无解。③若基本可行解存在，从初始基本可行解作为起点，根据最优性条件和可行性条件，引入非基变量取代某一基变量，找出目标函数值更优的另一基本可行解。④按步骤3进行迭代，直到对应检验数满足最优性条件（这时目标函数值不能再改善），即得到问题的最优解。⑤若迭代过程中发现问题的目标函数值无界，则终止迭代。单纯形法是从原始问题的一个可行解通过迭代转到另一个可行解，直到检验数满足最优性条件为止。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性，而使不可行性逐步消失。设原始问题为min{cx|Ax=b，x≥0}，则其对偶问题（Dual Problem）为 max{yb|yA≤c}。当原始问题的一个基解满足最优性条件时，其检验数cBB-1A-c≤0。即知y=cBB-1（称为单纯形算子）为对偶问题的可行解。所谓满足对偶可行性，即指其检验数满足最优性条件。因此在保持对e799bee5baa6e79fa5e98193e78988e69d8331333337616632偶可行性的前提下，。
线性规划有何特点，线性规划求解的基本思想是什么 线性规划问题的数学模型的一般形式（1）列出约束条件及目标函数（2）画出约束条件所表示的可行域（3）在可行域内求目标函数的最优解[编辑本段]线性规划的发展 法国数学家 J。
为什么我们要考虑线性规划的对偶问题？ 其中的数学直觉是什么？本文作者：作者：翁欣（中科院管理科学与工程研究生在读） 回答这个问题我们分以下几步解释： 如何理解原问题和对偶问题之间的关系？。
