Trust-region subproblem (TRS) is an important problem arising in many applications such as numerical optimization, Tikhonov regularization of ill-posed problems, and constrained eigenvalue problems. In recent decades, extensive works focus on how to solve the trust-region subproblem efficiently. To the best of our knowledge, there are few results on perturbation analysis of the trust-region subproblem. In order to fill in this gap, we focus on first-order perturbation theory of the trust-region subproblem. The main contributions of this paper are three-fold. First, suppose that the TRS is in \emph{easy case}, we give a sufficient condition under which the perturbed TRS is still in easy case. Second, with the help of the structure of the TRS and the classical eigenproblem perturbation theory, we perform first-order perturbation analysis on the Lagrange multiplier and the solution of the TRS, and define their condition numbers. Third, we point out that the solution and the Lagrange multiplier could be well-conditioned even if TRS is in {\it nearly hard case}. The established results are computable, and are helpful to evaluate ill-conditioning of the TRS problem beforehand. Numerical experiments show the sharpness of the established bounds and the effectiveness of the proposed strategies.


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在数学优化中,拉格朗日乘数法是一种用于寻找受等式约束的函数的局部最大值和最小值的策略(即,必须满足所选变量值必须完全满足一个或多个方程式的条件)。它以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名。基本思想是将受约束的问题转换为某种形式,以便仍可以应用无约束问题的派生检验。函数的梯度与约束的梯度之间的关系很自然地导致了原始问题的重构,即拉格朗日函数。
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