自己在libSvm中SMO算法中KKT条件的理解误区（还不确定）

在libsvm中，分类和回归都是基于的同一个SMO算法的Solver类，根据林智仁的文章A Library for Support Vector Machines，最终的二次规划问题可统一表示为：

其中，eps-svr的具体形式是：

统一之后，文献中说道的根据KKT条件选择合适的alpha，只要上式11满足当且仅当一个数字b，和两个非负向量lambda和xi：

这里的KKT条件是针对式11的，之前一直以为是将原始问题转化为拉格朗日函数时，原问题中的约束要遵守的KKT条件，然后就一直迷糊了好多天，后来才想明白应该是式11转化为拉格朗日函数求解极小值时要遵守的KKT条件。原问题的KKT条件是为了确保原问题能够取得极小值，和这个不一样。

如果有大神看见这个博客觉得不对，一定要说出来，先谢谢了。因为感觉也不太对，Platt的最开始提出的SMO算法中，KKT条件是对应的原问题的不等式约束，即从对偶问题接触的alpha是原问题中的拉格朗日乘子，原问题中有不等式约束，因此是原问题的约束条件。这两个约束得到的结果是一致的么？先做个记号

图中的公式来自林智仁的文章：

LIBSVM: A Library for Support Vector Machines    这篇文章随着libsvm更新一直在更新，我找到的最新的是2013年的，地址在：

http://www-ai.cs.uni-dortmund.de:8080/LEHRE/FACHPROJEKT/SS14/Papers/libsvm.pdf

其中，eps-svr的具体形式是：