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标量函数的Hessian矩阵
海赛(f, v)
例子
海赛(f,v)找到了海赛矩阵标量函数的f关于向量v在笛卡尔坐标。
海赛(f,v)
f
v
如果没有指定v,然后海赛(f)求标量函数的Hessian矩阵f中所有符号变量所构造的向量f.这个向量中变量的顺序定义为symvar.
海赛(f)
symvar
利用,求函数的Hessian矩阵黑森.然后求出与该函数梯度的雅可比矩阵相同函数的Hessian矩阵。
黑森
求此三变量函数的Hessian矩阵:
Syms x y z f = x*y + 2*z*x;海赛(f (x, y, z))
Ans = [0,1,2] [1,0,0] [2,0,0]
或者,计算这个函数的Hessian矩阵作为该函数梯度的雅可比矩阵:
雅可比矩阵(梯度(f))
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标量函数,指定为符号表达式或符号函数。
可以找到Hessian矩阵的向量,它是一个符号向量。默认情况下,v一个向量是由所有的符号变量构成的吗f.这个向量中变量的顺序定义为symvar.
如果v是一个空的符号对象,例如信谊([]),然后黑森返回一个空的符号对象。
信谊([])
的Hessian矩阵f(x)是的二阶偏导的方阵吗f(x).
H ( f ) = [ ∂ 2 f ∂ x 1 2 ∂ 2 f ∂ x 1 ∂ x 2 ⋯ ∂ 2 f ∂ x 1 ∂ x n ∂ 2 f ∂ x 2 ∂ x 1 ∂ 2 f ∂ x 2 2 ⋯ ∂ 2 f ∂ x 2 ∂ x n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ∂ 2 f ∂ x n ∂ x 1 ∂ 2 f ∂ x n ∂ x 2 ⋯ ∂ 2 f ∂ x n 2 ]
旋度|散度|diff|梯度|雅可比矩阵|拉普拉斯算子|潜在的|vectorPotential
旋度
散度
diff
梯度
雅可比矩阵
拉普拉斯算子
潜在的
vectorPotential
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