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].