हेसियन

प्रथम सिद्धांतों से बहु-चर कलन

ग्रेडिएंट सभी प्रथम अवकलजों को पैक करता है। हेसियन एक अदिश फलन f: Rⁿ → R के सभी द्वितीय अवकलजों को एक आव्यूह में पैक करता है। जहाँ ग्रेडिएंट ढाल देता है, वहाँ हेसियन वक्रता देता है: जैसे ही आप घूमते हैं ढाल स्वयं कैसे बदलती है।

क्लैरो प्रमेय (पाठ 6) से, Hᵢⱼ = Hⱼᵢ, इसलिए हमारे लिए महत्वपूर्ण चिकने फलनों के लिए हेसियन हमेशा सममित होता है। यह एक उपहार है: सममित आव्यूहों के वास्तविक आइगेन मान और लंबकोणीय आइगेन सदिश होते हैं, और वे आइगेन मान ठीक मुख्य दिशाओं के अनुदिश वक्रताएँ हैं।

यदि ग्रेडिएंट किसी सतह का स्पीडोमीटर है, तो हेसियन (Hessian) उसका वक्रता डैशबोर्ड है: यह रिपोर्ट करता है कि ढलान स्वयं एक साथ हर दिशा में कैसे झुक रही है। आपके चारों ओर ऊपर की ओर मुड़ने वाली सतह एक घाटी के तल की तरह पढ़ती है; चारों ओर नीचे की ओर मुड़ने वाली सतह गुंबद के शीर्ष की तरह पढ़ती है; एक तरफ ऊपर और दूसरी तरफ नीचे मुड़ने वाली सतह एक काठी (saddle) है। हेसियन वह सब कुछ द्वितीय व्युत्पन्नों (second derivatives) के एक सममित ग्रिड में पैक करता है।

ML में इसका स्थानजब ग्रेडिएंट डिसेंट एक लंबी संकरी घाटी से नीचे रेंगता है, तेज़ दीवारों से टकराते हुए, तो हेसियन बताता है क्यों। इसके आइगेन मान प्रत्येक दिशा में वक्रताएँ हैं, और उनके बीच बड़ा अंतर (एक उच्च स्थिति संख्या) ठीक वही घाटी है: एक ओर तीखी, दूसरी ओर लगभग सपाट। न्यूटन जैसे द्वितीय-क्रम विधियाँ, और भावना में Adam का प्रति-पैरामीटर स्केलिंग, हेसियन पढ़कर इसे सुधारते हैं और पथ को सीधा करते हैं।
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