Hessian，hessian协议和http协议有什么优势和差异

本文目录一览

1，hessian协议和http协议有什么优势和差异
2，Hessian矩阵是什么东东
3，怎么理解二阶偏导与凸函数的Hessian矩阵是半正定的
4，hessian 和http 的区别
5，hessian矩阵为什么是可逆的
6，Hessian 矩阵的特征值有什么含义

1，hessian协议和http协议有什么优势和差异

hessian也是轻量级的 ws服务，好处是不需要关心过程，调用时就像调用本地一样，毕竟是RMI，http的话，需要自己做好对象的解析，

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2，Hessian矩阵是什么东东

Hessian矩阵是多维变量函数的二阶偏导数矩阵，H（i,j)=d^2(f)/(d(xi)d(xj)) 它是对称的。如果是正定的的可用导数=0的变量组确定它的极小值，负定的确定它的极大值，否则无法确定极值。可看一些国外的数学分析方面的书。

Hessian矩阵是什么东东

3，怎么理解二阶偏导与凸函数的Hessian矩阵是半正定的

对于多元函数来说，它的二阶偏导就是Hessian 矩阵。凸函数在一维的时候可以用二阶导数非负来判定，在高维的时候就可以用Hessian矩阵半正定来判定。所谓半正定，就是对应的二次型是非负的。而这一命题的证明可以通过多元函数的Taylor展开来看。

怎么理解二阶偏导与凸函数的Hessian矩阵是半正定的

4，hessian 和http 的区别

dubbo支持多种远程调用方式，例如dubbo rpc（二进制序列化 + tcp协议）、http invoker（二进制序列化 + http协议，至少在开源版本没发现对文本序列化的支持）、hessian（二进制序列化 + http协议）、webservices （文本序列化 + http协议）等等...

Http是一种应用层网络协议，而hession是一种远程调用协议。

5，hessian矩阵为什么是可逆的

正态分布加一个常数，还是符合正态分布，只是期望值加上了这个常数 N(0,σ2)+C ~ N(C,σ2) 一个随机变量符合正态分布，我们可以画出其函数图像让其每个数都加上一个常数，只会让函数图像左右平移那么只会改变期望值，仍然符合正态分

hessian矩阵是多维变量函数的二阶偏导数矩阵，h（i,j)=d^2(f)/(d(xi)d(xj))它是对称的。如果是正定的的可用导数=0的变量组确定它的极小值，负定的确定它的极大值，否则无法确定极值。可以看一下：《高级微观经济理论》，杰弗瑞.a.杰里；菲利普.j.瑞尼王根蓓译；朱保华校

hessian矩阵不一定可逆啊

Hessian矩阵并不都是可逆的。

6，Hessian 矩阵的特征值有什么含义

Hessian矩阵的特征值就是形容其在该点附近特征向量方向的凹凸性，特征值越大，凸性越强。Hessian矩阵即黑塞矩阵，又译作海森矩阵、海瑟矩阵、海塞矩阵等，是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。黑塞矩阵最早于19世纪由德国数学家Ludwig Otto Hesse提出，并以其名字命名。黑塞矩阵常用于牛顿法解决优化问题。

设 a 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 ax=mx 成立，则称 m 是a的一个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。非零n维列向量x称为矩阵a的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称a的特征向量或a的本征向量。hessian矩阵的特征值就是形容其在该点附近特征向量方向的凹凸性，特征值越大，凸性越强。你可以把函数想想成一个小山坡，陡的那面是特征值大的方向，平缓的是特征值小的方向。而凸性和优化方法的收敛速度有关，比如梯度下降。如果正定hessian矩阵的特征值都差不多，那么梯度下降的收敛速度越快，反之如果其特征值相差很大，那么收敛速度越慢。