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Hessian，hessian協(xié)議和http協(xié)議有什么優(yōu)勢(shì)和差異

來(lái)源：整理 時(shí)間：2024-10-27 20:04:52 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，hessian協(xié)議和http協(xié)議有什么優(yōu)勢(shì)和差異

hessian也是輕量級(jí)的 ws服務(wù)，好處是不需要關(guān)心過程，調(diào)用時(shí)就像調(diào)用本地一樣，畢竟是RMI，http的話，需要自己做好對(duì)象的解析，
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2，Hessian矩陣 是什么東東

Hessian矩陣是多維變量函數(shù)的二階偏導(dǎo)數(shù)矩陣，H（i,j)=d^2(f)/(d(xi)d(xj)) 它是對(duì)稱的。如果是正定的的可用導(dǎo)數(shù)=0的變量組確定它的極小值，負(fù)定的確定它的極大值，否則無(wú)法確定極值?？煽匆恍﹪?guó)外的數(shù)學(xué)分析方面的書。

Hessian矩陣 是什么東東

3，怎么理解二階偏導(dǎo)與凸函數(shù)的Hessian矩陣是半正定的

對(duì)于多元函數(shù)來(lái)說，它的二階偏導(dǎo)就是Hessian 矩陣。凸函數(shù)在一維的時(shí)候可以用二階導(dǎo)數(shù)非負(fù)來(lái)判定，在高維的時(shí)候就可以用Hessian矩陣半正定來(lái)判定。所謂半正定，就是對(duì)應(yīng)的二次型是非負(fù)的。而這一命題的證明可以通過多元函數(shù)的Taylor展開來(lái)看。

怎么理解二階偏導(dǎo)與凸函數(shù)的Hessian矩陣是半正定的

4，hessian 和http 的區(qū)別

dubbo支持多種遠(yuǎn)程調(diào)用方式，例如dubbo rpc（二進(jìn)制序列化 + tcp協(xié)議）、http invoker（二進(jìn)制序列化 + http協(xié)議，至少在開源版本沒發(fā)現(xiàn)對(duì)文本序列化的支持）、hessian（二進(jìn)制序列化 + http協(xié)議）、webservices （文本序列化 + http協(xié)議）等等...
Http是一種應(yīng)用層網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，而hession是一種遠(yuǎn)程調(diào)用協(xié)議。

5，hessian矩陣為什么是可逆的

正態(tài)分布加一個(gè)常數(shù)，還是符合正態(tài)分布，只是期望值加上了這個(gè)常數(shù) N(0,σ2)+C ~ N(C,σ2) 一個(gè)隨機(jī)變量符合正態(tài)分布，我們可以畫出其函數(shù)圖像 讓其每個(gè)數(shù)都加上一個(gè)常數(shù)，只會(huì)讓函數(shù)圖像左右平移 那么只會(huì)改變期望值，仍然符合正態(tài)分
hessian矩陣是多維變量函數(shù)的二階偏導(dǎo)數(shù)矩陣，h（i,j)=d^2(f)/(d(xi)d(xj))它是對(duì)稱的。如果是正定的的可用導(dǎo)數(shù)=0的變量組確定它的極小值，負(fù)定的確定它的極大值，否則無(wú)法確定極值?？梢钥匆幌拢骸陡呒?jí)微觀經(jīng)濟(jì)理論》，杰弗瑞.a.杰里；菲利普.j.瑞尼王根蓓 譯；朱保華 校
hessian矩陣不一定可逆啊
Hessian矩陣并不都是可逆的。

6，Hessian 矩陣的特征值有什么含義

Hessian矩陣的特征值就是形容其在該點(diǎn)附近特征向量方向的凹凸性，特征值越大，凸性越強(qiáng)。Hessian矩陣即黑塞矩陣，又譯作海森矩陣、海瑟矩陣、海塞矩陣等，是一個(gè)多元函數(shù)的二階偏導(dǎo)數(shù)構(gòu)成的方陣，描述了函數(shù)的局部曲率。黑塞矩陣最早于19世紀(jì)由德國(guó)數(shù)學(xué)家Ludwig Otto Hesse提出，并以其名字命名。黑塞矩陣常用于牛頓法解決優(yōu)化問題。
設(shè) a 是n階方陣，如果存在數(shù)m和非零n維列向量 x，使得 ax=mx 成立，則稱 m 是a的一個(gè)特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。非零n維列向量x稱為矩陣a的屬于（對(duì)應(yīng)于）特征值m的特征向量或本征向量，簡(jiǎn)稱a的特征向量或a的本征向量。hessian矩陣的特征值就是形容其在該點(diǎn)附近特征向量方向的凹凸性，特征值越大，凸性越強(qiáng)。你可以把函數(shù)想想成一個(gè)小山坡，陡的那面是特征值大的方向，平緩的是特征值小的方向。而凸性和優(yōu)化方法的收斂速度有關(guān)，比如梯度下降。如果正定hessian矩陣的特征值都差不多，那么梯度下降的收斂速度越快，反之如果其特征值相差很大，那么收斂速度越慢。
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