在代码的某个点,Hessian矩阵的对角线由一个函数set_hessian近似,如下所示。在set_hessian()的最后,提到了# approximate the expected values of z*(H@z)。我之所以要理解这个结构,是因为我想要得到最小的特征值,对角矩阵的逆,以及Hessian和梯度之间的乘积,也就是向量。我们知道,对角线矩阵的最小特征值是对角线的最小元素,而对角线矩阵的逆可以通过反演对角线的元素来计算。你能不能请人对p.
我一直使用CHOLMOD分解矩阵A并求解系统Ax = b,因为A是由cholmod_ones函数创建的Hessian矩阵(如下所示)和b= 1、1、1。另外,我已经看过因子,矩阵元素的值也没有意义。()是一个外部函数,它返回被读入CHOLMOD hessian矩阵的双值。代码的入口点是cholesky_determinant,它使用一个参数调用,该参数给出了(正方形)矩阵的维数。i] = iterate_hessian(); A = cho
我知道它的hessian矩阵的特征值必须是正的,函数才是凸的。我正在做下面的事情来寻找hessian矩阵,但它的输入是一个数组,我不知道如何将一个函数表示为数组。def hessian(x): Calculate the hessian matrix with finite differences
Parameters:array[i, j, ...] corresponds to the second derivative
<--- there be kudos (: 这是关于laplace与hessian矩阵的评论;这不再是一个问题,而是为了帮助未来的读者理解。下图显示了使用 以及以下各项中的最小项: second_derivative_abs = np.zeros(data.shape)# based on theHessian: ?