Hesse矩阵(海森矩阵)

本文介绍了海森矩阵的概念及其在数学优化中的应用。海森矩阵是由实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵,用于判断临界点是局部极小点、局部极大点还是鞍点。此外还讨论了海森矩阵的对称性和其在高维情况下的推广。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

数学中,海森矩阵Hessian matrix 或 Hessian)是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵,此函数如下:

f(x_1, x_2, \dots, x_n),

如果 f 所有的二阶导数都存在,那么 f 的海森矩阵即:

H(f)_{ij}(x) = D_i D_j f(x)

其中 x = (x_1, x_2, \dots, x_n),即

H(f) = \begin{bmatrix}\frac{\partial^2 f}{\partial x_1^2} & \frac{\partial^2 f}{\partial x_1\,\partial x_2} & \cdots & \frac{\partial^2 f}{\partial x_1\,\partial x_n} \\  \\\frac{\partial^2 f}{\partial x_2\,\partial x_1} & \frac{\partial^2 f}{\partial x_2^2} & \cdots & \frac{\partial^2 f}{\partial x_2\,\partial x_n} \\  \\\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\  \\\frac{\partial^2 f}{\partial x_n\,\partial x_1} & \frac{\partial^2 f}{\partial x_n\,\partial x_2} & \cdots & \frac{\partial^2 f}{\partial x_n^2}\end{bmatrix}

(也有人把海森定义为以上矩阵的行列式) 海森矩阵被应用于牛顿法解决的大规模优化问题。

混合偏导数和海森矩阵的对称性[编辑]

海森矩阵的混合偏导数是海森矩阵非主对角线上的元素。假如他们是连续的,那么求导顺序没有区别,即

\frac {\partial}{\partial x} \left( \frac { \partial f }{ \partial y} \right) =       \frac {\partial}{\partial y} \left( \frac { \partial f }{ \partial x} \right)

上式也可写为

f_{xy} = f_{yx} \,

在正式写法中,如果 f 函数在区域 D 内连续并处处存在二阶导数,那么 f的海森矩阵在 D 区域内为对称矩阵

在 \mathbb{R}^2\mathbb{R} 的函数的应用[编辑]

给定二阶导数连续的函数f: \mathbb{R}^2 \to \mathbb{R},海森矩阵的行列式,可用于分辨 f 的临界点是属于鞍点还是极值点

对于 f 的临界点 (x_0, y_0) 一点,有  \frac{\partial f(x_0, y_0)}{\partial x} = \frac{\partial f(x_0, y_0)}{\partial y} = 0,然而凭一阶导数不能判断它是鞍点、局部极大点还是局部极小点。海森矩阵可能解答这个问题。

H = \begin{vmatrix}\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} & \frac{\partial^2 f}{\partial x\,\partial y} \\ \\\frac{\partial^2 f}{\partial y\,\partial x} & \frac{\partial^2 f}{\partial y^2} \end{vmatrix} = \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} \frac{\partial^2 f}{\partial y^2} - (\frac{\partial^2 f}{\partial y\,\partial x})^2
  • H > 0 :若\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} > 0,则(x_0, y_0)是局部极小点;若\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} < 0,则(x_0, y_0)是局部极大点。
  • H < 0 :(x_0, y_0)是鞍点。
  • H = 0 :二阶导数无法判断该临界点的性质,得从更高阶的导数以泰勒公式考虑。


在高维情况下的推广[编辑]

函数f: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}二阶连续可导时,Hessian矩阵H在临界点x_0上是一个n\times n阶的对称矩阵。

  • 当H是正定矩阵时,临界点x_0是一个局部的极小值。
  • 当H是负定矩阵时,临界点x_0是一个局部的极大值。
  • H=0,需要更高阶的导数来帮助判断。
  • 在其余情况下,临界点x_0不是局部极值。



DFP算法是一种有效的迭代方法,用于求解非线性优化问题中的局部极小值。为了帮助你实战掌握DFP算法在Matlab中的应用,我推荐你参考《DFP算法详解与Matlab实现:二次函数极小化案例》。该资料不仅详细讲解了DFP算法的理论基础,还通过具体的Matlab实现案例,教你如何运用该算法求解二次函数的局部极小值。 参考资源链接:[DFP算法详解与Matlab实现:二次函数极小化案例](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/80ixps4k5c?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,你需要理解DFP算法的核心思想:利用函数的梯度信息和Hesse矩阵海森矩阵)的二阶信息,通过迭代更新搜索方向和步长,以逼近目标函数的局部极小值。在Matlab中实现DFP算法时,以下步骤是关键: 1. **初始化设置**:确定初始迭代点x0,这里假设为[1, 1]。初始海森矩阵H0选择为单位矩阵。还需设置一个收敛误差阈值ess,用于判断迭代是否结束。 2. **梯度计算**:在每次迭代中,首先需要计算当前点的梯度gk,这表示了目标函数在当前点的导数方向。 3. **搜索方向的确定**:利用DFP算法的更新公式,根据当前的海森矩阵和梯度信息计算出新的搜索方向pk。 4. **一维搜索**:通过一维搜索(线搜索)确定最优步长tk,使得新的点xk+1 = xk + tkpk能带来函数值的显著下降。 5. **迭代更新**:根据找到的最优步长更新迭代点xk+1,同时重新计算新的梯度gk+1和函数值fk+1。然后根据DFP公式更新海森矩阵Hk+1。 6. **收敛判断**:如果更新后的梯度的范数小于预设的误差阈值ess,则认为算法已收敛,结束迭代过程;否则,回到步骤2继续迭代。 在实现过程中,注意正确初始化海森矩阵H0,并且在每次迭代中准确计算梯度和搜索方向。此外,为了确保算法的稳定性和收敛性,一维搜索的实现必须准确。在Matlab中,可以使用内置函数如`fminunc`来辅助实现这一过程。 在你掌握了DFP算法的Matlab实现之后,为了进一步提升你的技能,建议继续参考《DFP算法详解与Matlab实现:二次函数极小化案例》中更深入的内容,它不仅详细讲解了算法的每一步,还提供了针对具体问题的解决方案和调试技巧。 参考资源链接:[DFP算法详解与Matlab实现:二次函数极小化案例](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/80ixps4k5c?spm=1055.2569.3001.10343)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值