目錄
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4.1 多元函數的泰勒展開
4.2方向導數與梯度
4.2.1方向導數
n元函數在點沿特定方向的方向導數
4.2.2梯度
4.3二次函數及正定矩陣
4.4凸函數與凸規劃
4.4.1凸函數
4.4.2凸規劃
4.4無約束優化問題的極值條件
4.5約束優化問題的極值條件（重點考點）
例：考點重點（判斷一個點是否為這規化的最優極值點）
因為目標函數和約束函數都凸函數，而點（1，0）又符合K-T條件，因此該點是全局最優約束極值點
4.1 多元函數的泰勒展開
求解海森矩陣：
例1：
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例2：
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4.2方向導數與梯度
4.2.1方向導數
n元函數在點沿特定方向的方向導數
4.2.2梯度
4.3二次函數及正定矩陣
4.4凸函數與凸規劃
4.4.1凸函數
4.4.2凸規劃
4.4無約束優化問題的極值條件
海森矩陣怎么求解
4.5約束優化問題的極值條件（重點考點）
例：考點重點（判斷一個點是否為這規化的最優極值點）
求解步驟：
1.判斷所給點是否為可行點，即看是否滿足約束條件
2.從約束條件中找到起作用的約束條件，即約束條件等于0
3.求出目標函數與起作用的約束函數的梯度
4.將梯度帶入等式條件中列出等式，算出拉格朗日乘子
5.若拉格朗日因子是非負非零則是極值點
6.判斷是否為全局最優極值點：目標函數和起作用的約束函數是凸函數，且所給點滿足K-T條件，則為全局最優極值點
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