考虑一个函数$y=f(\textbf{x}) (R^n\rightarrow R)$,y的Hessian矩阵定义如下: 考虑一个函数:$$f(x)=b^Tx+\frac{1}{2}x^{T}Ax\\其中b^T=[1,3,5], A在代码中可读,可以自定义$$ 求该函数在x = [0,0,0]处海森矩阵值的python代码如下: 本代码需要用到torch.autograd包中的核心函数torch.autograd.grad.相邻随笔中有详细参考解析.大致原理是人工求导并保留了计算图,所以求二阶导很

Hessian矩阵与牛顿法 牛顿法 主要有两方面的应用: 1. 求方程的根: 2. 求解最优化方法: 一. 为什么要用牛顿法求方程的根? 问题很多,牛顿法 是什么?目前还没有讲清楚,没关系,先直观理解为 牛顿法是一种迭代求解方法(Newton童鞋定义的方法). 假设 f(x) = 0 为待求解方程,利用传统方法求解,牛顿法求解方程的公式: f(x0+Δx) = f(x0) + f′(x0) Δx 即 f(x) = f(x0) + f′(x0) (x-x0) 公式可能大家会比较熟悉,一阶泰勒展式,

在使用BA平差之前,对每一个观测方程,得到一个代价函数.对多个路标,会产生一个多个代价函数的和的形式,对这个和进行最小二乘法进行求解,使用优化方法.相当于同时对相机位姿和路标进行调整,这就是所谓的BA. 在优化过程中,对每一个代价函数求取雅克比矩阵E和F,形成一个H矩阵,正因为H矩阵的稀疏性,才可是使用稀疏方法对BA进行求解.把一个大的稀疏矩阵,通过特定的消元法,消解为一个小的稠密矩阵,降低计算量. 摘抄部分有趣的链接,如有不适,请移步原文. 参考原文链接:Jacobian矩阵和Hessian矩

在寻找极大极小值的过程中,有一个经典的算法叫做Newton's method,在学习Newton's method的过程中,会引入两个矩阵,使得理解的难度增大,下面就对这个问题进行描述. 1, Jacobian矩阵矩阵 对于一个向量函数F:$R_{n}$ -> $R{m}$是一个从欧式n维到欧式m维空间的函数(好像有点难理解,请看下面),这个函数由m个实函数组成,每一个函数的输入自变量是n维的向量,即$(y_{1}(x_{1},\cdots,x_{n}), \cdots,y_{m}(x_{1},

Hessian矩阵与多元函数极值 海塞矩阵(Hessian Matrix),又译作海森矩阵,是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵.虽然它是一个具有悠久历史的数学成果.可是在机器学习和图像处理(比如SIFT和SURF特征检測)中,我们也经常遇到它.所以本文就来向读者道一道Hessian Matrix的来龙去脉.本文的主要内容包括: 多元函数极值问题 泰勒展开式与Hessian矩阵 多元函数极值问题 回忆一下我们是怎样处理一元函数求极值问题的. 比如.f(x)=x2,我们会先求一阶导数,即f′(x)

想必单独论及" 梯度.Hessian矩阵.平面方程的法线以及函数导数"等四个基本概念的时候,绝大部分人都能够很容易地谈个一二三,基本没有问题. 其实在应用的时候,这几个概念经常被混淆,本文试图把这几个概念之间的关系整理一下,以便应用之时得心应手. 这四个概念中,Hessian矩阵是最不容易混淆,但却是很多人难以记住的概念,其它三个概念很容易记住,但却在某些时候很容易混淆. Hessian矩阵:设有凸函数f(X),X是向量(x1,x2,..., xn),Hessian矩阵M定义为:M的第

本文转载自: Xianling Mao的专栏 =========================================================================== 想必单独论及“ 梯度.Hessian矩阵.平面方程的法线以及函数导数”等四个基本概念的时候,绝大部分人都能够很容易地谈个一二三,基本没有问题. 其实在应用的时候,这几个概念经常被混淆,本文试图把这几个概念之间的关系整理一下,以便应用之时得心应手. 这四个概念中,Hessian矩阵是最不容易混淆,但却是

根据本系列教程文章上一篇说到,在完成C++和Opencv对Hessian矩阵滤波算法的实现和封装后, 再由C#调用C++ 的DLL,(参考:C#处理医学图像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼增强对比) 功能虽然已经实现,但在实际应用中要考虑到性能和耦合,本篇将介绍性能方面的注意点以及和其他功能的联动. 我们将Demo里面的功能集成到正式工程中: 1.新建一个新窗体,用来显示结果和调整滤波参数: 其中滑块控件选择工具箱中的Slider,定义好控件样式,变化事件选择PreviewMous

1.Jacobian矩阵 在矩阵论中,Jacobian矩阵是一阶偏导矩阵,其行列式称为Jacobian行列式.假设 函数 $f:R^n \to R^m$, 输入是向量 $x \in R^n$ ,输出为向量 $f(x) \in R^m$ ,那么对应的Jacobian矩阵 $J$ 是一个 $m*n$ 的矩阵,其定义如下: \[\mathbf J = \frac{d\mathbf f}{d\mathbf x} = \begin{bmatrix}\dfrac{\partial \mathbf{f}}{\

http://baike.baidu.com/link?url=o1ts6Eirjn5mHQCZUHGykiI8tDIdtHHOe6IDXagtcvF9ncOfdDOzT8tmFj41_DEsiUCrmNL3MxKwmEGV4yUGiK 之前的我到底在干嘛!!!!啊~~~~ 只能安慰自己,认为为时已晚的时候恰恰是最早的时候. 看了一另外一个做鱼眼的女生,youfuruyuankui(又觉得远远不如的意思?). 算了,就这样吧.关于Hessian矩阵,这个到时候肯定也是要展开的.什么是 Hessi

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e1ecaf30100wgfw.html 在数学中,海塞矩阵是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵,一元函数就是二阶导,多元函数就是二阶偏导组成的矩阵.求向量函数最小值时可以使用,矩阵正定是最小值存在的充分条件.经济学中常常遇到求最优的问题,目标函数是多元非线性函数的极值问题,尚无一般的求解方法,但判定局部极小值的方法就是用hessian矩阵: 在x0点上,hessian矩阵是负定的,且各分量的一阶偏导数为0,则x0

梯度向量 定义: 目标函数f为单变量,是关于自变量向量x=(x1,x2,-,xn)T的函数, 单变量函数f对向量x求梯度,结果为一个与向量x同维度的向量,称之为梯度向量: 1. Jacobian 在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式. 还有, 在代数几何中, 代数曲线的雅可比量表示雅可比簇:伴随该曲线的一个代数群, 曲线可以嵌入其中. 雅可比矩阵 定义: 目标函数f为一个函数向量,f=(f1(x),f2(x),-fm(x))T;其中,自变量x=

在医院实际环境中,经常遇到有问题的患者,对于一些特殊的场景,比如骨折,肺结节,心脑血管问题 需要图像对比增强来更为清晰的显示病灶助于医生确诊,先看效果: 肺纹理增强: 肺结节增强: 血管对比增强: 骨骼对比增强: 根据参考资料: MATLAB版本: https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/24409-hessian-based-frangi-vesselness-filter 算法原理: https://baike.baidu.co

OpenGL无意间同时看到两种创建投影矩阵的写法,可以说它们完成的是同样的功能,但写法完全不同,可以观摩一下什么叫做异曲同工之妙... 第一种: gltMakeShadowMatrix函数是重点 // Gets the three coefficients of a plane equation given three points on the plane. void gltGetPlaneEquation(GLTVector3 vPoint1, GLTVector3 vPoint2, GLT

Description "奋战三星期,造台计算机".小W响应号召,花了三星期造了台文艺计算姬.文艺计算姬比普通计算机有更多的艺术细胞. 普通计算机能计算一个带标号完全图的生成树个数,而文艺计算姬能计算一个带标号完全二分图的生成树个数. 更具体地,给定一个一边点数为n,另一边点数为m,共有n*m条边的带标号完全二分图K_{n,m},计算姬能快速算出其生成树个数. 小W不知道计算姬算的对不对,你能帮助他吗? Input 仅一行三个整数n,m,p,表示给出的完全二分图K_{n,m} 1 &l

题目: 给定一个一边点数为\(n\),另一边点数为\(m\),共有\(n*m\)条边的带标号完全二分图\(K_{n,m}\) 计算其生成树个数 \(n,m,p \leq 10^{18} ,p为模数\) 题解: 构建出基尔霍夫矩阵. 找到n-1阶主子式后将所有的行直接加到第一行上. 可以得到前n个是1,后m个是0的一个行向量. 然后用这个行向量消剩下的n-m-2行. 很容易得到一个上三角矩阵. 将对角线上的值乘起来即为答案. \(ans = n^{m-1}m^{n-1}\) #include <c

传送门 Description "奋战三星期,造台计算机".小W响应号召,花了三星期造了台文艺计算姬.文艺计算姬比普通计算机有更多的艺 术细胞.普通计算机能计算一个带标号完全图的生成树个数,而文艺计算姬能计算一个带标号完全二分图的生成树 个数.更具体地,给定一个一边点数为n,另一边点数为m,共有n*m条边的带标号完全二分图K_{n,m},计算姬能快 速算出其生成树个数.小W不知道计算姬算的对不对,你能帮助他吗? Input 仅一行三个整数n,m,p,表示给出的完全二分图K_{n,m}

矩阵归零消减序列和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 给定一个n*n的矩阵( <= n <= ,元素的值都是非负整数).通过n-1次实施下述过程,可把这个矩阵转换成一个1*1的矩阵.每次的过程如下: 首先对矩阵进行行归零:即对每一行上的所有元素,都在其原来值的基础上减去该行上的最小值,保证相减后的值仍然是非负整数,且这一行上至少有一个元素的值为0. 接着对矩阵进行列归零:即对每一列上的所有元素,都在其原来值的基础上减去该列上的最小值,保证相减后的值仍然是非负整数,且

传送门 题意: 给定一个一边点数为n,另一边点数为m,共有n*m条边的带标号完全二分图$K_{n,m}$ 求生成树个数 1 <= n,m,p <= 10^18 显然不能暴力上矩阵树定理 看过推到完全图的生成树个数后这道题也不难做 构建出基尔霍夫矩阵,找一个主子式,所有行加起来放一行上,用这一行消消消就发现最后对角线上有$n-1$个$m$和$m-1$个$n$和$1$个$1$ 然后要用快速乘...蒟蒻第一次用快速乘... #include <iostream> using namesp

最近开始学习图像处理相关知识,碰到对像素点求黑塞矩阵查了资料才搞懂. 给定一个图像f(x,y)上的一点(x,y).其黑塞矩阵如下: 因为导数的公式是f'(x)=(f(x+dx)-f(x))/dx在数字图像里,通常用相邻像素的灰度值来计算,它们的距离 dx=1.一阶导数就是相邻像素的灰度值的差f'(x) = f(x+1)-f(x)从二维图像来看,沿X方向和Y方向的一阶偏导数分别为f'x(x,y) = f(x+1,y)-f(x,y)f'y(x,y) = f(x,y+1)-f(x,y)把一阶偏导数的计