問題タブ [hessian-matrix]

私は自分のデータからヘッセ行列を取得しようとしていますが、2 つの結果があります -

• library(numDeriv) のコード Hessian を使用する
• library(maxLik) のコード numericHessian を使用

Hessian の結果は、numericHessian の結果に比べて非常に小さいです。

この場合、どちらの結果を信頼する必要がありますか?

具体的には、私が使用したデータは 350000 から 1100000 の範囲で、合計 18 のデータ値を持つ 9X2 マトリックスでした。

私は一種の標準偏差式を使用し、「numericHessian」の結果は 2X2 行列で 230 から 466 の範囲でしたが、「Hessian」の結果は -3.42e-18 から 1.34e-17 の範囲で、前のもの。

ある種の標準偏差の計算で正しいのはどれだと思いますか?

コードは次のとおりです。

file.txt は次のとおりです。

「numericHessian」の結果は次のとおりです。

次に、「ヘシアン」の結果は次のとおりです。

事前にどうもありがとうございました。

Matlab で Newton アルゴリズムの実装を作成しようとしています。

式を使用して関数を呼び出すと:

次のエラー メッセージが表示されます。

何が悪いのかわかりません。たぶん、Matlabに詳しい人が私を助けてくれるでしょう。

以下は私のコードです：

Matlab との最初の接触です。

アップデート：

今、私はエラーを持っています:

私が入力した：

Hessian matrixを検索しているときに、画像の偏導関数について読みました。私は混乱しており、画像の派生物の意味を想像できませんでした.

画像の偏導関数を計算するにはどうすればよいですか?

[編集] "f" に関する部分が解決されました。これが私がしたことです：使用する代わりに：

私は今使用しています：

これにより、大幅な高速化が実現します。それでも、f の Hessian の問題は残ります。[/編集]

だから、Matlabで解決しようとしている二次最適化問題で、いくつかの深刻なパフォーマンス「問題」を抱えています。問題は最適化自体ではなく、ターゲット関数とヘッシアンの計算です。現在、このようになっています (F と Y はまったくランダムではなく、実際のデータを持ちます。また、必ずしも制約がないわけではありません。その場合、解はもちろん (F'F)^-1*F'*Y になるためです) ):

問題は、f と H の計算に時間がかかることです。

Matlabはこのようなものに最適化されているため、これを大幅に高速化する方法があるとは思っていません。しかし、誰かがいくつかのオープンライセンスソフトウェアを知っているかもしれません。それはMatlabとほぼ同じくらい高速なので、より高速なマシン（残念ながらMatlabライセンスはありません...）でそのソフトウェアを使用してfとHを計算し、Matlabに最適化を任せることができます。

今、私はこれでちょっと迷っています:/

事前にどうもありがとうございました。ここでは、「ソフトウェア xy を探す」のようないくつかのキーワードでも役に立ちます。

この特定FeatureDetectorの を使用すると、ヘッセ行列のしきい値を設定する方法がわかりません。

誰でも方法を知っていますか？

Hessiandiagパッケージの関数( Numdifftools ) を使用して、関数を最小化する最適なパラメーターを使用してヘッセ行列の対角要素を取得したいと考えています。

HessiandiagNumdifftools の開発者 Web サイトから取得した の使用法の簡単な例を次に示します。

ヘッセ行列を取得したい関数が複雑すぎて を使用して記述できないとしlambdaます。私の関数は、（コマンドLatentを使用して）名前で別のファイルに保存されます。def Latent(x1, x2, x3)次のことができません。

...これは機能しません...

を使用せずに複雑な関数で nd.Hessdiag を使用するにはどうすればよいlambdaですか?

更新 私もこれを試しました：

次のエラーが表示されます。