KKT（Karush-Kuhn-Tucker）條件是一種在約束最佳化問題中尋找最優解的必要條件。它是由三位數學家Karush、Kuhn和Tucker分別獨立提出的，因此以他們的名字命名。KKT條件主要用於解決帶有等式和（或）不等式約束的非線性規劃問題，提供了通用的解決方案。
KKT條件包括以下部分：
拉格朗日乘數：對於等式約束，通過引入拉格朗日乘數，可以將約束最佳化問題轉化為無約束問題。
互補鬆弛條件：對於不等式約束，KKT條件引入了互補鬆弛條件，即乘數與約束函式值的乘積為零。
梯度條件：在滿足KKT條件的點（稱為K-T點）處，目標函式的梯度可以用約束函式的梯度線性表示。
KKT條件在非線性規劃、神經網路、對偶定理等領域都有重要套用，是機器學習中必須掌握的知識點。滿足KKT條件的點可能是局部最優解，但不一定是全局最優解。因此，雖然KKT條件提供了尋找最優解的方向，但還需要其他方法或技巧來確保找到全局最優解。
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