ヘッセ行列とは? わかりやすく解説

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ヘッセ行列

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2023/07/02 15:19 UTC 版)

数学におけるヘッセ行列(ヘッセ-ぎょうれつ、: Hessian matrix)は、多変数スカラー値関数の二階偏導関数全体が作る正方行列である。実数値関数の極値判定に用いられる。ヘッセ行列は、ジェームス・ジョセフ・シルベスターが、ドイツの数学者ルートヴィヒ・オットー・ヘッセに由来して名づけた。

定義

実数値関数 f(x1, x2, ..., xn) に全ての二階偏微分が存在するとき、変数 xi に関する偏微分作用素を ∇i = ∂/∂xi とおくと、fヘッセ行列 H(f) は、(i, j)-成分 H(f)ij が各点 x = (x1, x2, ..., xn) において

非線形(制約付き)
凸最適化
組合せ最適化
メタヒューリスティクス

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ヘッセ行列

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/04/02 02:00 UTC 版)

二階導関数」の記事における「ヘッセ行列」の解説

詳細は「ヘッセ行列」を参照 二次導函数は、二次偏導函数概念として高次元一般化される函数 f: R3 → R に対して、これらは3つの二次偏導函数2 f ∂ x 2 , ∂ 2 f ∂ y 2 , ∂ 2 fz 2 {\displaystyle {\frac {\partial ^{2}f}{\partial x^{2}}},\;{\frac {\partial ^{2}f}{\partial y^{2}}},{\frac {\partial ^{2}f}{\partial z^{2}}}} および混合導函数2 f ∂ x ∂ y , ∂ 2 f ∂ x ∂ z , ∂ 2 f ∂ y ∂ z {\displaystyle {\frac {\partial ^{2}f}{\partial x\,\partial y}},\;{\frac {\partial ^{2}f}{\partial x\,\partial z}},{\frac {\partial ^{2}f}{\partial y\,\partial z}}} を含む。 函数の像と定義域両方ポテンシャルを持つ場合、これらはヘッセ行列と呼ばれる対称行列当てはまる。この行列の固有値は、二次導函数判定多変量アナログ実装するために使用できる。(Second partial derivative test参照せよ。)

※この「ヘッセ行列」の解説は、「二階導関数」の解説の一部です。
「ヘッセ行列」を含む「二階導関数」の記事については、「二階導関数」の概要を参照ください。

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