()的主要优点是省去了Hessian矩阵的计算,被公认为是求解无约束优化问题最有效的算法之一。
在下列无约束优化方法中,()需要计算Hessian矩阵。
若函数F(x)在Dl上具有连续二阶导数(D是Dl内部的凸集),则F(x)为D上的凸函数的充分必要条件是F(x)的Hessian矩阵()
f(X1,X2)在点X*处存在极小值的充分条件是:要求函数在X*处的Hessian矩阵H(X*)为()。
多元函数F(X)在X*处存在极大值的充分必要条件是:在X*处的Hessian矩阵()。
海赛(Hessian)矩阵
已知函数 ,则其Hessian矩阵是()。
对于一个无约束优化问题,若设计变量很多(n>20),且每一步的Hessian矩阵求解很费时间,则下列方法对于该类问题较为适用的是()