σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Calculus スキル›モジュール 4 · 最適化と感応度›トピック 4.1·~45 分中級

ヤコビ行列とヘッセ行列

スキル上の位置モジュール 4/4 · トピック 1/3
4.1 ヤコビ行列とヘッセ行列
—ラボスコア— / 100合計XP—連続日数—

多くの出力と多くの入力

関数 FFF 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 JJJ はすべての1階偏微分の行列で、成分は Jij=∂Fi∂xjJ_{ij}=\frac{\partial F_i}{\partial x_j}Jij​=∂xj​∂Fi​​ です。最良の線形近似であり、小さな移動 Δ\DeltaΔ に対して F(x+Δ)≈F(x)+JΔF(\mathbf{x}+\Delta)\approx F(\mathbf{x})+J\DeltaF(x+Δ)≈F(x)+JΔ です。

J=(∂F1∂x∂F1∂y∂F2∂x∂F2∂y)J=\begin{pmatrix}\frac{\partial F_1}{\partial x} & \frac{\partial F_1}{\partial y}\\[2pt] \frac{\partial F_2}{\partial x} & \frac{\partial F_2}{\partial y}\end{pmatrix}J=(∂x∂F1​​∂x∂F2​​​∂y∂F1​​∂y∂F2​​​)(1)

出力が1つの fff では、2階偏微分がヘッセ行列 HHH(成分 Hij=∂2f∂xi∂xjH_{ij}=\frac{\partial^2 f}{\partial x_i\partial x_j}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+12ΔTHΔf(\mathbf{x}+\Delta)\approx f+\nabla f\cdot\Delta+\tfrac{1}{2}\Delta^{T}H\Deltaf(x+Δ)≈f+∇f⋅Δ+21​ΔTHΔ となります。∇f=0\nabla f=0∇f=0 の点で、HHH 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、HHH 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)F(x,y)=(x^2y,\ x+y^2)F(x,y)=(x2y, x+y2) のヤコビ行列は J=(2xyx212y)J=\begin{pmatrix}2xy & x^2\\ 1 & 2y\end{pmatrix}J=(2xy1​x22y​) で、(1,2)(1,2)(1,2) では (4114)\begin{pmatrix}4&1\\1&4\end{pmatrix}(41​14​)、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+y2f(x,y)=x^2y+y^2f(x,y)=x2y+y2 では fxx=2yf_{xx}=2yfxx​=2y、fxy=2xf_{xy}=2xfxy​=2x、fyy=2f_{yy}=2fyy​=2 なので、(1,2)(1,2)(1,2) のヘッセ行列は (4222)\begin{pmatrix}4&2\\2&2\end{pmatrix}(42​22​) 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 h2h^2h2 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
0/ 6問回答済み
問題
1行列・ベクトル20点未回答

F(x,y)=(x2y, x+y2)F(x,y)=(x^2y,\ x+y^2)F(x,y)=(x2y, x+y2) とします。ヤコビ行列 J(1,2)J(1,2)J(1,2) を埋めてください。

J(1,2)=J(1,2) =J(1,2)=
2行列・ベクトル20点未回答

f(x,y)=x2y+y2f(x,y)=x^2y+y^2f(x,y)=x2y+y2 のヘッセ行列 H(1,2)H(1,2)H(1,2) を埋めてください。

H(1,2)=H(1,2) =H(1,2)=
3数値で答える15点未回答

ヤコビ行列 (4114)\begin{pmatrix}4&1\\1&4\end{pmatrix}(41​14​) について det⁡J(1,2)\det J(1,2)detJ(1,2) を計算してください。FFF が (1,2)(1,2)(1,2) 付近で小さな面積を何倍にするかを表します。

det⁡J=\det J =detJ=許容:± 0.001
4選択15点未回答

∇f=0\nabla f=0∇f=0 の点でヘッセ行列が (2006)\begin{pmatrix}2&0\\0&6\end{pmatrix}(20​06​) です。どんな点ですか。

5数値で答える15点未回答

F(x,y)=(x2y, x+y2)F(x,y)=(x^2y,\ x+y^2)F(x,y)=(x2y, x+y2) について F(1,2)=(2,5)F(1,2)=(2,5)F(1,2)=(2,5)、J(1,2)=(4114)J(1,2)=\begin{pmatrix}4&1\\1&4\end{pmatrix}J(1,2)=(41​14​) です。F(x+Δ)≈F(x)+JΔF(\mathbf{x}+\Delta)\approx F(\mathbf{x})+J\DeltaF(x+Δ)≈F(x)+JΔ を使って、F(1.1, 2.0)F(1.1,\,2.0)F(1.1,2.0) の第1成分を推定してください。

F1=F_1 =F1​=許容:± 0.001
6言葉で説明する15点未回答

ヤコビ行列とヘッセ行列がそれぞれ関数について何を表すかを2〜3文で説明してください。

数学モードキーボードまたは LaTeX で入力問題1/6 · Ctrl ⏎ で確認

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