雅可比矩阵与Hessian矩阵
雅可比矩阵是多元向量值函数的一阶偏导数矩阵，用于描述从 R^n到 R^m的函数在某点的最佳线性近似。其核心思想是将多变量函数的导数推广到高维空间。
hessian矩阵
泰勒展开与Hessian矩阵
黑塞矩阵（Hessian Matrix），又译作海森矩阵、海瑟矩阵、海塞矩阵等，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。黑塞矩阵最早于19世纪由德国数学家Hesse提出，并以其名字命名。在工程实际问题的优化设计中，所列的目标函数往往很复杂，
雅可比矩阵是多元向量值函数的一阶偏导数矩阵，用于描述从 R^n到 R^m的函数在某点的最佳线性近似。其核心思想是将多变量函数的导数推广到高维空间。
黑塞矩阵（Hessian Matrix），又译作海森矩阵、海瑟矩阵、海塞矩阵等，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。黑塞矩阵最早于19世纪由德国数学家Hesse提出，并以其名字命名。在工程实际问题的优化设计中，所列的目标函数往往很复杂，