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1)  primal and dual complementary slackness condition
原始对偶互补松弛条件
1.
A lower bound of its optimal value is given by primal and dual complementary slackness conditions and a 2-approximation algorithm of the problem is provided.
讨论了互联网信息组织和规划的一个新问题 :带拒绝装箱问题 ,利用原始对偶互补松弛条件给出此问题的一个最优值的下界 ,利用下界值对应解的性质得到带拒绝装箱问题的一个近似算法 。
2)  strict complementarity condition
严格互补松弛条件
3)  dual relaxation
对偶松弛
1.
Based on dual relaxation method to extend a special convex separable programming algorithm,this tracking algorithm was constructed by parametric analysis.
该参数优化算法可在对偶松弛凸可分规划算法的主循环之外,通过少量参数化扩展得到。
4)  complementary slackness
互补松弛性
5)  dual relaxation method
对偶松弛法
1.
Based on the dual relaxation method, an extended convex programming and sequential linear programming optimal power flow approach is presented for online optimal dispatch.
提出了一种基于对偶松弛法的扩展凸规划和序列线性规划相结合的在线最优潮流方法。
6)  complementary-coupling
互补对偶
1.
Design of ECL ternary latch with complementary-coupling structure.;
互补对偶结构的三值ECL锁存器设计
补充资料：Harnack不等式(对偶Harnack不等式)


Harnack不等式(对偶Harnack不等式)
quality (dual Hatnack inequality) Harnack in-

【补注】一直到G的边界的H助nack不等式，见【AZI.l翻..‘不等式(对停H山丸朗k不等不)[ Har.改沁-勺函勺(d切红Hat’I犯‘k如为uaJ卿);rap.姗二p魄HcT助(月加湘oe)] 给出正调和函数的两个值之比u(x)/“(y)的上界和下界估计的一个不等式，由A.Hai，剐火(汇IJ)得到.令u)0是n维E议当d空间的区域G中的一个调和函数;令E。(y)是中心在点y处半径为;的球{x:}x一y!<;}.若闭包万了刃.CG，则对于所有的、“凡(，)，o0是常数，亡“(省:，…，氛)是任一。维实向量，叉‘G.不等式(2)中的常数M仅依赖于又，A，算子L的低阶项系数的某些范数以及G的边界与g的边界之间的距离. fy，1， …粤馨 对于形如u:+Lu“0的一致抛物型方程(算子L的系数可以依赖于t)的非负解:(x，t)，类似于1压ar-恤比不等式的不等式也成立.在此情形下，对于顶点在点(y，动处开口向下的抛物面(图a) {(x，t川x一，I’<。，(T一t)，:一v，簇t簇:}的内部的点(x，t)，只能有单边的不等式(fs」): u(x，r)(M妇(y，T)，这里，M依赖于y，T，又，A，料，，，算子L的低阶项系数的某些范数，以及抛物面的边界与在其中“(义，t))0的区域的边界之间的距离.例如，如果在柱形区域 Q二Gx(a，b]，中“〕O，此外，歹CG，并且如果刁G与刁g之间的距离不小于d(>0)，而d充分小，那么在gx(a一矛，bJ中不等式 。(、.t、___/，、一。1，.:一:.八 1。，二之二止，二止匕成几11止二一一丈‘.+一+11 u气y，T)\下一I“/成立(协J).特别地，如果在Q中u)0(图b)，且如果对于位于Q中的紧集Q，和QZ有 占“们山n(t一:)>0， (义，t)‘Q- (y.下)〔QZ那么有 n知Lxu(x，t)簇M nunu(x，t)， (x，‘)‘QZ(x，‘)‘Q-其中M“M(占，Q，QI，QZ，L).函数 ·、·，‘卜exn(‘睿，、‘一暮“:)—对于任意的k，，…，气，它是热方程u，一△拟“0的解—表明在抛物型情形下双边估计的不可能性，
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参考词条