一元函数的梯度和雅可比矩阵是否想用
Posted
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了一元函数的梯度和雅可比矩阵是否想用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 二阶偏导数矩阵也就所谓的赫氏矩阵(Hessianmatrix).一元函数就是二阶导，多元函数就是二阶偏导组成的矩阵.求向量函数最小值时用的，矩阵正定是最小值存在的充分条件。经济学中常常遇到求最优的问题，目标函数是多元非线性函数的极值问题尚无一般的求解方法，但判定局部极小值的方法是有的，就是用hessian矩阵，在x0点上，hessian矩阵是负定的，且各分量的一阶偏导数为0，则x0为极大值点.在x0点上，hessian矩阵是正定的，且各分量的一阶偏导数为0，则x0为极小值点.矩阵是负定的充要条件是各个特征值均为负数.矩阵是正定的充要条件是各个特征值均为正数.怎么理解海森矩阵和雅可比矩阵
雅是多值函数的偏导数构成的矩阵，可以理解成多值函数的导数，其行列式更可以理解为变换之间的形变，海森是二阶的，主要用于判断极值。 参考技术A雅克比矩阵是一阶偏导，而海森矩阵是二阶导，
海森矩阵
以上是关于一元函数的梯度和雅可比矩阵是否想用的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章