【中華百科全書●商學●對隅】
向量空間V中，將所有自V映向實數之函數所構成之集合，乃稱做V空閒之對隅空間，原始空間與對隅空間有許多相關之特性，包括有互相對隅之坐標軸、兩空間度數相同，及相互對應等。
此種對隅空間之觀念，乃被用至最適模式之中。
最適模式，乃是求滿足限制條件之變數X1至Xn，而能使目標函數得到最適結果。
自空間觀念視之，滿足限制條件之可行解集合，乃是尤拉氏n度空間En之部分空間。
而限制條件乃是某些自En映向實數之函數，即是對稱空間之部分空間，亦即是可行解空間之對隅。
因此，原始問題之對隅問題，乃是求對隅空間之某些點(即某些限制)，而使對隅目標是適。
在線性規畫中，如原始問題為：Max.f(X)=CXSub.ToAXP0,X0則對隅問題為：Min.g(Y)=YP0Sub.ToYAC,Y0對隅問題之運用，在線性規劃中至為最廣泛，因為Max.f(X)=min.g(Y)，亦即是原始問題與對隅問題之間沒有差距(Gap)。
而對隅問題之變數Y，即為資源之影價(ShadowPrices)，由影價分析，可獲知資源是否充分運用及價格變化等影響。
若某資源未充分運用時，Y等於零顯示。
反之，某資源若已充分運用時，則對應之Y值應為正值。
故Y實為測定增加或減少每一單位之某一資源之經濟獲益或損失。
在非線性規畫中，因原始問題與對隅問題之可能有差距存在，而使對隅之應用較為困難。
(馮景如)
引用：http://ap6.pccu.edu.tw/Encyclopedia/data.asp?id=7619
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