假设我们有一个优化问题，其中目标是最小化函数f(x)，并且有一个约束条件g(x)≤0。我们可以使用拉格朗日乘子法来解决这个问题。

拉格朗日乘子法的基本思想是将约束条件转化为目标函数的一部分，然后将问题转化为无约束优化问题。具体来说，我们可以构造一个拉格朗日函数L(x,λ)，其中λ是拉格朗日乘子，它的形式如下：

L(x,λ) = f(x) + λg(x)

然后，我们可以将问题转化为最小化L(x,λ)的无约束优化问题。也就是说，我们要找到x和λ的值，使得L(x,λ)最小化。

对于我们要证明的问题，我们可以将1/2||W||²转化为最小化问题。具体来说，我们可以构造一个目标函数：

f(W) = 1/2||W||²

然后，我们可以使用拉格朗日乘子法来添加一个约束条件，使得我们可以将问题转化为最小化问题。具体来说，我们可以添加一个约束条件：

g(W) = 0

这个约束条件的作用是让我们的目标函数只考虑W的平方范数，而不考虑其他因素。然后，我们可以构造一个拉格朗日函数：

L(W,λ) = 1/2||W||² + λg(W)

我们的目标是最小化L(W,λ)。为了找到最小值，我们需要对W和λ求偏导数，并令它们等于0：

∂L/∂W = W + λ∂g/∂W = 0
∂L/∂λ = g(W) = 0

解这个方程组，我们可以得到：

W = -λ
g(W) = 0

将W代入目标函数中，我们可以得到：

f(W) = 1/2||W||² = 1/2(-λ)² = 1/2λ²

因此，我们的问题可以转化为最小化1/2λ²的问题。这个问题的最优解是λ=0，因此W=0。因此，我们可以得到：

min(1/2||W||²) = 0

同样地，我们可以将1/2||W||²转化为最大化问题。具体来说，我们可以构造一个目标函数：

f(W) = -1/2||W||²

然后，我们可以使用拉格朗日乘子法来添加一个约束条件，使得我们可以将问题转化为最大化问题。具体来说，我们可以添加一个约束条件：

g(W) = 0

然后，我们可以构造一个拉格朗日函数：

L(W,λ) = -1/2||W||² + λg(W)

我们的目标是最大化L(W,λ)。为了找到最大值，我们需要对W和λ求偏导数，并令它们等于0：

∂L/∂W = -W + λ∂g/∂W = 0
∂L/∂λ = g(W) = 0

解这个方程组，我们可以得到：

W = λ
g(W) = 0

将W代入目标函数中，我们可以得到：

f(W) = -1/2||W||² = -1/2λ²

因此，我们的问题可以转化为最大化-1/2λ²的问题。这个问题的最优解是λ=0，因此W=0。因此，我们可以得到：

max(1/2||W||²) = 0