二次规划问题的对偶问题用python的qpsolvers库如何表示

在Python中，可以使用qpsolvers库来求解二次规划问题的对偶问题。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from qpsolvers import solve_qp

# 定义原始问题的参数
P = np.array([[1.0, 0.5], [0.5, 1.0]])
q = np.array([1.0, 1.0])
G = np.array([[-1.0, 0.0], [0.0, -1.0]])
h = np.array([0.0, 0.0])
A = np.array([[1.0, 1.0]])
b = np.array([1.0])

# 求解原始问题
x = solve_qp(P, q, G, h, A, b)

# 定义对偶问题的参数
P_d = -P
q_d = -q
G_d = -A.T
h_d = np.zeros_like(b)
A_d = -G.T
b_d = -q

# 求解对偶问题
y = solve_qp(P_d, q_d, G_d, h_d, A_d, b_d)

print("原始问题的解：", x)
print("对偶问题的解：", y)

在上面的示例代码中，我们首先定义了原始问题的参数：目标函数的二次项系数矩阵P、一次项系数向量q、不等式约束矩阵G和向量h、等式约束矩阵A和向量b。然后使用solve_qp函数求解了原始问题的解x。

接着，我们定义了对偶问题的参数：目标函数的二次项系数矩阵P_d、一次项系数向量q_d、不等式约束矩阵G_d和向量h_d、等式约束矩阵A_d和向量b_d。使用solve_qp函数求解对偶问题的解y。

最后，我们输出了原始问题和对偶问题的解。