实际优化问题的目标函数往往比较复杂。为了使问题简化,通常将目标函数在某点附近展开为泰勒(Taylor)多项式来逼近原函数
一元函数f(x)在xk处的泰勒展开式为
f(x)=f(xk)+(x−xk)f′(xk)+12!(x−xk)2f′′(xk)+On
二元函数f(x,y)在(xk,yk)处泰勒展开式为
f(x,y)=f(xk,yk)+(x−xk)f′x(xk,yk)+(y−yk)f′y(xk,yk)+12!(x−xk)2f′′xx(xk,yk)+12!(y−yk)2f′′yy(xk,yk)+12!(x−xk)(y−yk)f′′xy(xk,yk)+12!(x−xk)(y−yk)f′′yx(xk,yk)+On
三元函数f(x1,x2,x3)在→xk=(x1k,x2k,x3k)处泰勒展开式为,(二阶项展开共有9项)
f(x1,x2,x3)=f(x1k,x2k,x3k)+3∑i=1(xi−xik)f′xi(x1k,x2k,x3k)+12!3∑i=13∑j=1(xi−xik)(xj−xjk)f′′ij(x1k,x2k,x3k)+On
多元函数f(x1,x2,...,xn)在→xk=(x1k,x2k,...,xnk)处泰勒展开式为
f(x1,x2,...,xn)=f(x1k,x2k,...,xnk)+n∑i=1(xi−xik)f′xi(x1k,x2k,...,xnk)+12!n∑i=1n∑j=1(xi−xik)(xj−xjk)f′′ij(x1k,x2k,...,xnk)+On
写成矩阵形式
其中,H(xk)为Hessian矩阵
参考:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/70260070
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