Teste da Segunda Derivada

Cálculo de uma variável a partir dos primeiros princípios

Assim que encontraste um ponto crítico (onde f′ = 0), há uma forma rápida de dizer se é um pico ou um vale, mais rápida que confirmar sinais de ambos os lados. Basta olhar para a concavidade ali, usando a segunda derivada.

A lógica é simples. Num ponto plano, se a curva encaixa para cima (concavidade voltada para cima), deves estar no fundo de uma tigela, um mínimo. Se se curva para baixo (concavidade voltada para baixo), estás no topo de uma cúpula, um máximo.

Imagine pousar um berlinde num ponto plano de uma superfície curva, e depois despejar um pouco de água. Uma taça retém a água e embala o berlinde no fundo, isso é um mínimo, uma concavidade voltada para cima. Uma cúpula derrama a água e deixa o berlinde rolar do topo, isso é um máximo, uma concavidade voltada para baixo. A segunda derivada diz-lhe simplesmente em qual formato se encontra.

Onde isto aparece no MLIsto generaliza diretamente para o teste da Hessiana em otimização multivariável: num ponto onde o gradiente é zero, uma Hessiana definida positiva (todos os valores próprios > 0, a versão matricial de f″ > 0) sinaliza um mínimo; uma definida negativa sinaliza um máximo; sinais mistos sinalizam um ponto de sela. Confirmar os valores próprios da Hessiana é exatamente este teste 1-D escalado para…
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