【问题标题】:Fminunc returns indefinite Hessian matrix for a convex objectiveFminunc 返回凸目标的不定 Hessian 矩阵
【发布时间】:2011-11-29 19:32:52
【问题描述】:

在最小化凸目标函数时,是否意味着最小化器处的 Hessian 矩阵应该是 PSD?如果 Matlab 中的 fminunc 返回一个不是 psd 的粗麻布,这是什么意思?我用错了物镜吗?

【问题讨论】:

  • 是 hessian psd,但是是奇异的(没有一个特征值是负的)还是不定的(一些特征值是负的)?

标签: matlab mathematical-optimization convex-optimization hessian-matrix


【解决方案1】:

我在 matlab 以外的环境中这样做。

非 PSD 意味着您不能对其进行 Cholesky 变换(即矩阵平方根),因此您不能使用它来获得例如标准误差。

要获得良好的粗麻布,您的目标函数必须非常平滑,因为您要进行二阶导数,这会加倍放大任何噪声。如果可能,最好使用解析导数而不是有限差分。也就是说,如果你真的需要粗麻布。

【讨论】:

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