互补松弛（条件）：凸优化/线性规划中的一条最优性条件（KKT 条件之一）。它表达了约束的“松弛量”（没被卡住的程度）与对应的拉格朗日乘子/对偶变量之间的互补关系：在最优解处，二者的乘积为 0。直观上：要么约束是紧的（等号成立），要么对应的乘子为 0；不可能两者同时“都起作用”。
/ˌkɒm.plɪˈmen.tər.i ˈslæk.nəs/ （BrE）
/ˌkɑːm.pləˈmen.t̬ɚ.i ˈslæk.nəs/ （AmE）
In linear programming, complementary slackness links the primal and dual optimal solutions.
在线性规划中，互补松弛把原问题与对偶问题的最优解联系起来。
To prove optimality, we check feasibility and then verify complementary slackness for each constraint–multiplier pair in the KKT system.
为了证明最优性，我们先检查可行性，再在 KKT 系统中对每一对“约束–乘子”验证互补松弛条件。
complementary 来自 “complement（补足、互补）”，表示“两者相互补充、彼此配合”；slackness 来自 “slack（松的、不紧的）”，在优化里常指约束的不等式剩余量/松弛量（例如 (g(x) \le 0) 的“没用满”的程度）。合在一起，“complementary slackness” 就是“互补 + 松弛（剩余）”的含义：松弛量与乘子互为互补。
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