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黑森州的产出

Fminunc.粉刺求解器作为可选输出返回近似的黑森州。

[x,fval,exitflag,输出,毕业,黑森州] = fminunc(乐趣,x0)% 或者[x,fval,出口,输出,lambda,毕业,黑森州] = fmincon(乐趣,x0,a,b,aeq,beq,lb,Ub,nonlcon)

本主题介绍了返回的黑森州的含义,以及您可以期望的准确性。

您还可以指定Hessian的类型,即解释器用作输入Hessian参数。为了Fminunc., 看包括渐变和幽灵。为了粉刺, 看黑森州作为一个投入

Fminunc.黑森西

对于无关紧要的问题,Hessian是目标函数的第二衍生物的矩阵F

黑森西 H 一世 j = 2 F X 一世 X j

  • 拟牛顿算法-Fminunc.在解决方案中返回估计的Hessian矩阵。Fminunc.用有限差分计算估计值,因此估计值通常是准确的。

  • 信任区算法-Fminunc.在下一次迭代返回黑森州矩阵。

    • 如果您在客观函数中提供Hessian并设置赫索斯·福克选项'客观的'Fminunc.返回这个黑森州。

    • 如果你提供了一个黑森州Multiplyfcn.功能,Fminunc.返回h福来自矩阵的矩阵黑森州Multiplyfcn.功能。有关更多信息,请参阅黑森州Multiplyfcn.在里面信任地区部分Fminunc.选项桌子。

    • 除此以外,Fminunc.返回梯度上稀疏有限差分算法的近似值。

    这位令人毛骨悚然的是,这是完整的迭代的准确性。但是,接下来的迭代可能不会接近最后一点。

    信任地区算法在倒数第二个迭代时返回Hessian以提高效率。Fminunc.在内部使用Hessian来计算下一步。什么时候Fminunc.达到停止条件,它不需要计算下一步,因此不会计算Hessian。

粉刺黑森西

黑森州是一个受限制的问题是拉格朗日的黑森州。对于目标函数F,非线性不等式约束载体C和非线性平等约束载体CEQ.拉格朗日是

L. = F + σ. 一世 λ. 一世 C 一世 + σ. j λ. j C E. 问: j

λ.一世拉格朗日乘数法;看到一阶最优性测量拉格朗日乘法器结构。拉格朗日的黑森州是

H = 2 L. = 2 F + σ. 一世 λ. 一世 2 C 一世 + σ. j λ. j 2 C E. 问: j

粉刺有几种算法,具有奇体师范选择,如上所述Fmincon Trust Region反光算法Fmincon有源集算法, 和Fmincon内点算法

  • 主动集sqp, 或者SQP-Learacy.算法-粉刺返回在倒数第二个迭代中计算的Hessian近似值。粉刺在其迭代过程中计算Hessian矩阵的准牛顿近似。通常,此近似与每个组件中真正的Hessian不匹配,而是仅在某些子空间中匹配。因此,黑森州返回粉刺可以不准确。有关的更多细节主动集计算,参见SQP实施

  • 信任区域反光算法-粉刺返回在下一次迭代的Hessian它计算。

    • 如果您在客观函数中提供Hessian并设置赫索斯·福克选项'客观的'粉刺返回这个黑森州。

    • 如果你提供了一个黑森州Multiplyfcn.功能,粉刺返回h福来自矩阵的矩阵黑森州Multiplyfcn.功能。有关更多信息,请参阅信任区域反光算法粉刺选项

    • 除此以外,粉刺返回梯度上稀疏有限差分算法的近似值。

    这位令人毛骨悚然的是,这是完整的迭代的准确性。但是,接下来的迭代可能不会接近最后一点。

    信任区域反光算法在倒数第二个迭代时返回Hessian以提高效率。粉刺在内部使用Hessian来计算下一步。什么时候粉刺达到停止条件,它不需要计算下一步,因此不会计算Hessian。

  • 内部点算法

    • 如果是Hessianappoximation选项是'lbfgs''有限差异',或者如果你提供的话黑森州Multiplyfcn.功能,粉刺回报[]对于赫斯人。

    • 如果是Hessianappoximation选项是'bfgs'(默认),粉刺在最后一点返回到黑森州的Quasi-Newton近似值。这个黑森州可以是不准确的,类似于主动集sqpHessian算法。

    • 如果是赫索斯·福克选项是函数句柄,粉刺在最后一点返回这份函数作为黑森州。

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