雑記お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。条件が出てくる(1次独立制約想定での証明がある)。条件ではないが)が出てくる。条件を得る流れは他にもたくさんあります。強双対性を課し、強双対性から示す(サポートベクターマシンの文脈でよくみられるはず;下記)。存在し、かつこれが双対問題の最適解である」というもっと強いことをいっています(ので、最適化問題を解く代わりにその双対問題を解いてもよい、ということになります)。それは強双対性が満たされている場合にのみ成り立つ話なのでご注意ください。条件を示している文献を参照されるのがよいと思います。以下の書籍の付録Bがそうです。Amazonこの記事は冒頭でサポートベクターマシンに言及していますが、サポートベクターマシンの文脈での最適化問題を想定しているわけではありませんのでご注意ください。キャラクターは架空のものです。いう名前もどこの株式会社かといった感じですし...。条件は不等式制約付きの最適化問題の局所最適解が満たす必要条件だね。いうのですか...研究成果を12年前に修士論文で導出していましたといわれるのもなかなかショックですね。氏ももっとツイッターで自身の結果を宣伝しておくとよかったのでは?1939年にツイッターはないからね。)という知らないベクトルが存在するといわれても反応に困るんですが。式が増えてかえってややこしくなった気がするんですが...。乗数ともよばれる、等式制約付き最適化でいうラグランジュ乗数に相当するものだね。条件が成り立つのかを証明する過程で得ないといけないかな。条件から「限られた一部のデータ(サポートベクター)のみが解となる分離超平面を形づくっている」という重要な事実が直接的にわかるからね。どのように考え始めればいいやら...。局所最適解であっても大域最適解とは限らないけど、大域最適解は必ず局所最適解だから、大域最適解がどんな点か調べるのに局所最適解がどんな点かを考えてもいい。小さい点でしかないですよね?うん。値が小さくなることは絶対にないです。小さくなるなら、そこはもはや最適解ではないですから。「より小さくなることはない」を言い換える。近いところでは」のようなイメージで理解できると思いますが、近似的でなくても成り立ちます。証明はここでは割愛します。勾配といって、ヤコビ行列の転置なのですね。進んでも、より小さくなることはない、ということですね。