泰勒级数 一元泰勒级数展开说明 多元泰勒级数展开说明 海森矩阵 海森矩阵说明 雅可比矩阵 雅可比矩阵说明

转自：https://blog.csdn.net/u013921430/article/details/79770458 这个例子效果并没有给出的结果那么好，但是Hessian矩阵的生成可以参考 前言        Hessian Matrix(海森矩阵)在图像处理中有广泛的应用，比如边缘检测、特征点检测等。而海森矩阵本身也包含了大量的数学知识，例如泰勒展开、多元函数求导、矩阵、特征值等。写

参考视频1：https://www.bilibili.com/video/BV1H64y1T7zQ/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 参考视频2（正定矩阵）：https://www.bilibili.com/video/BV1Ag411M76G/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_sour

雅可比矩阵是以一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，其行列式称为雅可比行列式。 雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近。因此，雅可比矩阵类似于多元函数的导数。 海森矩阵是一个以自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵。 此函数如下，f（x1,x2,...,xn）如果f的所有二阶导数都存在，那么f的海森矩阵即： 海森矩阵在牛顿