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优化问题无约束条件的一元函数优化:一阶必要条件:设最优解为,有一阶条件,但是,这只是必要条件,而非充分条件,即“为最大值(内)点,但是,为最大值(内)点”。二阶充分条件:最大值点左边:斜率大于零最大值点右边:斜率小于零结论:斜率递减,即二阶导数小于或等于零。一元函数最大化条件:一阶导数等于零,二阶导数小于等于零。用微分来表述最大化的一、二阶条件:在最大值点,值必然是稳定的,这是驻点的特征,即当发生无穷小变化时,在变化的瞬间不变化,。这等价于一阶条件。对任意的,即递减。,所以二元函数优化:一阶条件:暂时假设二阶条件得到满足。由一阶条件可以得到最有解:比较静态分析:参数变化对解的影响。把最优解代入到一阶条件中,得到:上两式分别对求导,得到:表示为矩阵形式:为海赛矩阵。一阶条件:,即最大值点为驻点。对于或(和)的无穷小变化,在瞬间不改变。二阶条件: 解得:更一般的表示是海赛矩阵负定,等价于等价于海赛矩阵负定:主余子式:约束条件下的优化构造拉格朗日函数:一阶条件:加边海赛矩阵负定:拉格朗日函数的海赛矩阵负定
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