Pour deux paires d'espaces localement convexes séparés et , en posant , on peut écrire le problème d'optimisation primal comme
Pour un problème sous contraintes, on peut corriger f par f + Icontraintes avec I est la fonction indicatrice de l'espace des contraintes. Une fonction est une fonction de perturbation si elle est telle que
- .
Par exemple, pour un problème d'optimisation primal
on définit la fonction de perturbation v comme
Exemples
Lagrangien
Soient et deux paires duales. Pour un problème primal donné (minimiser f(x)) et une fonction de perturbation associée (F(x,y)) alors le Lagrangien est le conjugué négatif de F par rapport à y (i.e. le conjugué concave). Le Lagrangien est défini par
En particulier la équation du minmax en dualité faible peut être vue comme
Si le problème primal est
avec, alors si la perturbation est donnée par
alors la fonction de perturbation est
Ainsi la connexion à la dualité lagrangienne peut être vue, comme L peut être changée trivialement en
Dualité de Fenchel
Pour une fonction f convexe et fermée, on définit la transformée de Fenchel-Rockafellar ou Fenchel-Legendre ou polaire, la fonction
Elle est bien une fonction de perturbation dans le sens où
Soient et deux paires duales. On suppose qu'il existe une application linéaire avec pour opérateur adjoint . On suppose que la fonction objectif primale (avec les contraintes sous forme de fonctions indicatrices) peut être écrites sous la forme de sorte que . Alors la fonction de perturbation est donnée par
En particulier, si la fonction primale est alors la fonction de perturbation est donnée par , qui est la définition traditionnelle de la dualité de Fenchel[1].