Hessian 在 Python 中使用有限差分方法答案

【问题标题】：Hessian using finite difference approach in PythonHessian 在 Python 中使用有限差分方法
【发布时间】：2019-09-18 05:05:01
【问题描述】：

可以说，我有一个函数z = x^2 + y^2。现在，我想在python中实现这个函数z的粗麻布。到目前为止，我已经使用下面给出的有限差分法计算了导数 -

def derivative(x, y, f, h):
    return [(f(x + h, y) - f(x - h, y )) / (2*h), (f(x , y + h) - f(x , y - h)) / (2*h)]

我不确定如何重用它来计算 Hessian。

【问题讨论】：

对角项可以使用二阶有限差分f_xx = (f(x+h) - 2*f(x) + f(x-h))/(h^2)。对于非对角项，您可以通过x 导数和y 导数推导出表达式。

【解决方案1】：

有一个更简单的方法：使用numdifftools 包。它具有Hessian 功能，可以满足您的需求。 Documentation

【讨论】：