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粗糙的标量函数矩阵
黑森州(F,V)
例子
黑森州(F那V.)找到黑森州矩阵标量函数F关于矢量V.在笛卡尔坐标。
黑森州(F那V.)
F
V.
如果您未指定V., 然后黑森州(F)找到标量函数的Hessian矩阵F关于从中发现的所有符号变量构造的向量F。此向量中的变量顺序由Symvar.。
黑森州(F)
Symvar.
通过使用找到函数的Hessian矩阵黑森西。然后找到与曲线曲线的曲线相同的函数的黑森州矩阵。
黑森西
找到三个变量的这个函数的Hessian矩阵:
syms x y z f = x * y + 2 * z * x;Hessian(f,[x,y,z])
ans = [0,1,2] [1,0,0] [2,0,0]
或者,将此函数的Hessian矩阵计算为该功能的梯度的Jacobian:
雅各比奥(梯度(f))
全部收缩
标量函数,指定为符号表达式或符号函数。
传染媒介与您发现Hessian矩阵的尊重,被指定为符号向量。默认情况下,V.是从发现的所有符号变量构造的矢量F。此向量中的变量顺序由Symvar.。
如果V.是一个空的符号对象,如sym([]), 然后黑森西返回一个空符号对象。
sym([])
黑森州的矩阵F(X)是第二部分衍生物的方形矩阵F(X)。
H ( F ) = [ ∂ 2 F ∂ X 1 2 ∂ 2 F ∂ X 1 ∂ X 2 ⋯ ∂ 2 F ∂ X 1 ∂ X N ∂ 2 F ∂ X 2 ∂ X 1 ∂ 2 F ∂ X 2 2 ⋯ ∂ 2 F ∂ X 2 ∂ X N ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ∂ 2 F ∂ X N ∂ X 1 ∂ 2 F ∂ X N ∂ X 2 ⋯ ∂ 2 F ∂ X N 2 ]
卷曲|差|分歧|坡度|雅各比亚|拉普拉斯|潜在的|VectorPotential.
卷曲
差
分歧
坡度
雅各比亚
拉普拉斯
潜在的
VectorPotential.
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