习惯性把一个问题转化为min+约束条件(有约束的优化问题)，最简单的QP问题，当变量低维时可以用CVX软件求解，但高维时应该怎么做呢？
引入Lagarangian Multipler, 把有约束问题等价变换成无约束问题，即min f(x)+约束 等价于 min max L(x,lamda)，lamda>=0，易判断两者等价
min maxL的对偶问题是max min L,当两者形成强对偶关系（解相同），可满足KKT条件，直接求解x, 就成了max g(lamda)这么一个问题
结论: 这是最常见的作业题型，时常出现在考试中，往往我们只背会了解题技巧，但没有理解最基本的原理，很久之后不能立马从大脑中读取记忆
