我知道，Hessian矩阵是一种涉及多个独立变量的函数的二阶导数检验。如何找到一个涉及多个变量的函数的最大值或最小值？是否使用Hessian矩阵或其主要未成年人的特征值找到的？
[像$ f'（x）$是一个自变量$ x $的标量值函数的一阶导数，而$ f''（x）$是二阶导数，即梯度]]
$$ \ nabla g（x，y）=（\ partial g / \ partial x，\ partial g / \ partial y）^ T $$
是具有两个独立变量的标量值函数$ g $和黑森州矩阵的一阶导数
$$ H（g）=\ left（\ array {\ partial ^ 2 / \ partial x ^ 2＆\ partial ^ 2 / \ partial xy \ \ partial ^ 2 / \ partial yx＆\ partial ^ 2 / \ partial y ^ 2} \ right）$ $
对于在$ x $处的最小$ f $，必须必须$ f'（x）= 0 $并且$ f''（x）> 0 $。
对于$（x，y）$的最小$ g $，必须一定是$ \ nabla g（x，y）=（0，0）^ T $，另外还有$ H \ left（ g（x，y）\ right）$是正定。
这里肯定是指
$$（x，y）^ T \ cdot H \ left（g（x，y）\ right）\ cdot（x，y）> 0 $$。
这可以通过$ det（H（g（x，y））> 0 $进行检查。因此，对于您的问题，您需要确定Hessian的行列式。
公式可以从所示的二维情况扩展到n维情况。
请注意，显示的公式仅适用于实值函数$ g $，但对于许多应用程序应该足够了。对于复数值函数，公式会稍有变化。