“至於kkt条件，它们是確保对偶问题解与原始问题解等价的一组必要条件，简单来说，kkt条件包括原问题的约束条件、对偶问题的约束条件以及一个互补鬆弛条件，对於每个约束，要么约束是紧的，要么对应的拉格朗日乘子为零。
“这些条件共同確保了我们在求解对偶问题时，不会遗漏原始问题的最优解。”
“你能听懂吗？”
柳思思摇头。
看来数学基础有点差啊。
周宇心想，数学基础但凡好点，他这么讲应该都能明白了。
“那……我给你举个简单的例子吧。”周宇很善良，觉得还是应该考虑下数学不好人的感受。
“想像一下，我们正在开发一个基於支持向量机的图像识別系统，我们的目標是训练一个模型，能够准確地区分猫和狗的照片，在这个过程中，支持向量机算法会尝试找到一个最优分类超平面，將猫和狗的照片分开。”
“在训练模型时，支持向量机会考虑每个数据点也就是每张照片，到分类超平面的距离。”
“为了找到最优分类超平面，算法会最大化这些距离中的最小值，也就是所谓的间隔，这个间隔越大，模型的泛化能力通常就越好。”
“但是，我们还有一些额外的约束条件，比如我们希望模型在识別猫时不要太过于敏感，以免將一些看起来像猫的动物，老虎也会被误认为是猫，这些约束条件可以看作是原始问题中的一部分。”
“现在，我们引入拉格朗日乘子来將这些约束条件转化为对偶问题。”
“在对偶问题中，我们不再直接优化原始问题的目標函数，而是优化一个与拉格朗日乘子相关的函数，这样做的好处是，我们可以利用核技巧將输入数据映射到高维空间，从而更容易地找到最优分类超平面……”
讲了快半个小时后，柳思思终於懂了。
她惊讶地发现，周宇讲的很多內容涉及到了数学中的线性代数、泛函分析、拉格朗日乘数法等。
“学长，你数学应该很好吧？”
“你刚才讲的內容，我一个人看了两三天的书都没法弄明白这些抽象的东西，你讲起来倒是好理解多了。”
“我们老师说了，数学好的人学人工智慧有优势，看来是真的了。”
数学抽象吗？
周宇不解。
数学可是解读这个世界最美最简洁的语言了好吗！
不过他还是试图理解对方：“数学有时候確实难，不过有一个方法可以学好数学。”
柳思思眼睛一亮，忙问道：“是什么？”
周宇心念一动，有心想测试下柳思思，微微一笑，说：“你做一道简单的数学题就知道了。”
“池里有十朵莲，我只採一朵，剩下的都给你采。”
柳思思呆住了，这怎么突然还出上了数学题？！
十朵莲采了一朵，剩下九朵。
让她采九朵莲是啥意思？