通过对偶函数建立弱择一性
对约束系统的定义如下
$$ \begin{aligned} f_i(x) & \leqslant 0, \quad i=1,\cdots,m \\ h_i(x) & = 0, \quad i=1,\cdots,p \end{aligned} $$考虑不等式和等式约束的系统的可行性，即求解如下优化问题
$$ \begin{aligned} \mathrm{minimize} \quad & 0 \\ \mathrm{subject\ to} \quad & f_i(x) \leqslant 0, \quad i=1,\cdots,m \\ \quad & h_i(x) = 0, \quad i=1,\cdots,p \end{aligned} $$此问题的最优值显然只有两种情况：
- $p^{\star} = 0$：约束是可行的。
- $p^{\star} = \infty$：约束是不可行的。
对偶函数
$$ g(\lambda, \nu)=\inf_{x \in \mathcal{D}}\left(\sum_{i=1}^{m} \lambda_{i} f_{i}(x)+\sum_{i=1}^{p} \nu_{i} h_{i}(x)\right) $$同理，对偶问题的最优值同样也只有两种情况：
- $d^{\star} = \infty$：$\lambda \succeq 0, g(\lambda, \nu) > 0$ 可行。
- $d^{\star} = 0$：$\lambda \succeq 0, g(\lambda, \nu) > 0$ 不可行。
也就是说，原问题和对偶问题关于约束是否可行的情况正好相反。事实上，可以将不等式
$$ \begin{aligned} \lambda & \succeq 0 \\ g(\lambda, \nu) & > 0 \end{aligned} $$看作是系统不可行的证明或认证。
如果两个不等式（等式）系统至多有一个可行，则称之为弱择一的。无论不等式是否是凸的，上述结论都成立；此外，择一不等式系统总是凸的。
严格不等式
同样可以分析具有严格不等式系统的可行性，我们得到择一不等式系统如下
$$ \begin{aligned} \lambda & \succeq 0 \\ \lambda & \ne 0 \\ g(\lambda, \nu) & \geqslant 0 \end{aligned} $$强择一
当原不等式系统是凸的，即函数 $f_i$ 是凸函数，$h_i$ 是仿射函数，且某些类型的约束准则成立是，那么上述描述的弱择一的两个系统是强择一的，即恰有一个系统可行。换而言之，两个不等式系统中的任意一个可行，当且仅当另一个不可行。
不等式系统可以描述为
$$ \begin{aligned} f_i(x) & \leqslant 0, \quad i=1,\cdots,m \\ Ax &= b \end{aligned} $$严格不等式
严格不等式系统的强择一还需要满足：存在一点 $x \in \operatorname{relint} \mathcal{D}$ 使得 $Ax=b$。
我们可以通过考虑相关的优化问题得到上述结论，即
$$ \begin{aligned} \mathrm{minimize} \quad & s \\ \mathrm{subject\ to} \quad & f_i(x) - s \leqslant 0, \quad i=1,\cdots,m \\ \quad & Ax = b \end{aligned} $$优化变量为 $x, s$，定义域为 $\mathcal{D} \times \mathbf{R}$。当且仅当严格不等式系统有解时，上述优化问题的最优值 $p^{\star} < 0$。
其对偶函数为
$$ \inf_{x \in \mathcal{D}, s}\left(s+\sum_{i=1}^{m} \lambda_{i}\left(f_{i}(x)-s\right)+\nu^{\top}(A x-b)\right)=\left\{\begin{array}{ll} g(\lambda, \nu) & \mathbf{1}^{\top} \lambda=1 \\ -\infty & \text {otherwise} \end{array}\right. $$因此其对偶问题可以描述为
$$ \begin{aligned} \mathrm{maximize} \quad & g(\lambda, \nu) \\ \mathrm{subject\ to} \quad & \lambda \succeq 0, \quad \mathbf{1}^{\top} \lambda = 1 \end{aligned} $$该问题满足 Slater 条件，即 $d^{\star} = p^{\star}$。
非严格不等式
下面考虑非严格不等式系统
$$ \begin{aligned} f_i(x) & \leqslant 0, \quad i=1,\cdots,m \\ Ax &= b \end{aligned} $$以及其择一系统
$$ \begin{aligned} \lambda & \succeq 0 \\ g(\lambda, \nu) & > 0 \end{aligned} $$强择一成立的条件和严格不等式系统类似。
举例
线性不等式
考虑具有线性不等式 $Ax \preceq b$ 的系统。它的对偶函数为
$$ g(\lambda)=\inf _{x} \lambda^{\top}(A x-b)=\left\{\begin{array}{ll} -b^{\top} \lambda & A^{\top} \lambda=0 \\ -\infty & \text {otherwise} \end{array}\right. $$因此，其择一不等式系统为
$$ \begin{aligned} \lambda & \succeq 0 \\ A^{\top} \lambda & = 0 \\ b^{\top} \lambda & < 0 \end{aligned} $$这两个系统是强择一的。
Farkas 引理
Farkas 引理描述了一对强择一系统，它们是由严格和非严格线性不等式组成的混合系统。不等式系统
$$ \begin{aligned} Ax & \preceq 0 \\ c^{\top}x & < 0 \end{aligned} $$其中 $A \in \mathbf{R}^{m \times n}, c \in \mathbf{R}^n$，以及不等式系统
$$ \begin{aligned} A^{\top}y + c &= 0 \\ y & \succeq 0 \end{aligned} $$是强择一的。