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对于有不等式约束的拉格朗日对偶问题，KKT条件可以总结成：约束条件（原始约束和引入拉格朗日乘子后的约束）、对x偏导为0、对偶互补条件

进一步可以理解为：

①对于无约束的变量偏导为0

②对于有约束的变量，在约束边界偏导可以不为0，不在约束边界偏导必为0

其中，不在约束边界的情况提供了函数值的伸缩性，使其取值为一个空间而不是一个点。

对偶互补条件就是对②的数学描述：

其中是原始约束。

对偶互补条件的在约束边界的物理意义：

当不位于原始边界时，它在各个方向是“自由”的，若此时他的偏导不为0，那么它沿着原始问题中的负梯度方向移动时，可取的函数值变小，那么就不可能是解。所以，当不在约束边界时，它必须在极值点上，即：小于0时必为0

当位于原始边界，即等于0时，它在边界上的移动不会改变函数值，所以它的偏导取合适的值来进一步减小函数值，即它的偏导可取大于0的值。

通过物理意义来理解KKT在边界的行为，会显得比较直观。

由此，SVM中的硬间隔最大化可由物理意义来直观的理解：

硬间隔最大化问题中，不等式约束为点的函数距离大于等于1。位于间隔边界的点（支持向量），相当于位于约束边界，他们的偏导可以不为0。而位于间隔边界之后的点，它们不在约束边界上，此时要想使间隔最大化，必须使的偏导为0，否则在负梯度方向上查找必能找到更优解。

对于SVM的软间隔最大化，由于支持向量不光是间隔边界上的点，还包括间隔平面之间的点，此时松弛变量的偏导同时也由惩罚参数决定，松弛变量的偏导的符号转换为与的大小关系。通过分析，以下结论不难得到：

参考资料：《统计学习方法》李航

关于KKT条件在约束边界的物理意义的思考