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1.線性規劃對偶理論與單純形法：數學推導復雜，需理解算法邏輯與實際問題建模。
2.非線性優化最優性條件：KKT條件與迭代算法的數學原理抽象，應用易出錯。
3.算法編程實現與模型調試：理論轉化為代碼時，參數調優和結果分析難度大。
莫納什大學mth3330|優化和運籌學課程建議：
1.推導+案例結合：通過實際問題推導對偶理論，用 Excel/SciPy 驗證單純形法結果。
2.先修知識復盤：復習多元微積分、線性代數，分步驟拆解 KKT 條件推導，對比不同算法優缺點。
3.分階段編程練習：先實現梯度下降等基礎算法，再整合復雜模型，利用 Jupyter 逐步調試代碼。
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閱讀原文：http://m.brains-tank.com/news/28754_62.html
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