多くの出力と多くの入力
関数 F は複数の入力を複数の出力に写せます。たとえばリスクファクターを複数のポジションの価値に写します。そのヤコビ行列 J はすべての1階偏微分の行列で、成分は Jij=∂xj∂Fi です。最良の線形近似であり、小さな移動 Δ に対して F(x+Δ)≈F(x)+JΔ です。
J=(∂x∂F1∂x∂F2∂y∂F1∂y∂F2)(1) 出力が1つの f では、2階偏微分がヘッセ行列 H(成分 Hij=∂xi∂xj∂2f)をなします。滑らかな関数では対称です。曲率を表し、f(x+Δ)≈f+∇f⋅Δ+21ΔTHΔ となります。∇f=0 の点で、H が正定値なら極小、負定値なら極大、符号が混在するなら鞍点です。最適化のニュートン法は、H を使って単純な勾配降下よりよい歩幅で進みます。
ヤコビ行列とヘッセ行列を手計算するF(x,y)=(x2y, x+y2) のヤコビ行列は
J=(2xy1x22y) で、
(1,2) では
(4114)、行列式は15です。小さな面積はおよそ15倍になります。
f(x,y)=x2y+y2 では
fxx=2y、
fxy=2x、
fyy=2 なので、
(1,2) のヘッセ行列は
(4222) です。
- ヤコビ行列:ベクトル値関数の1階偏微分の行列。最良の線形モデル。
- ヘッセ行列:スカラー関数の2階偏微分の対称行列。曲率を表す。
- 臨界点で正定値のヘッセ行列:極小。
できればヘッセ行列を有限差分で推定しない2階差分は微小な差を h2 で割るため、丸めノイズが増幅されます。式や自動微分を優先し、差分を使うときは結果が対称になっているか確かめましょう。 ラボ:採点される内容
- ある点でのヤコビ行列20点
- ある点でのヘッセ行列20点
- ヤコビ行列の行列式15点
- ヘッセ行列を読む15点
- 線形近似15点
- 各行列が表すもの15点