오늘 할 일 뉴턴 방법과 야코비 행렬의 근사를 계산하고 특징의 선형 갱신과 구별한다.
2차시의 작은 변화량 근사를 방정식 풀이에 사용한다. 편미분은 다른 변수를 고정하고 한 변수만 바꿀 때의 기울기이다.
먼저 확인 $f(x)=x^2-5$에서 $f(2)$와 $f'(2)$를 구하시오.
풀이 읽기야코비 행렬의 각 열 해석
\(F=(F_1,F_2)\)일 때 \(\partial F_i/\partial x_j\)는 다른 입력을 고정하고 j번째 입력만 조금 바꾼 비율이다.
\[J_F=\begin{bmatrix}\partial_xF_1&\partial_yF_1\\\partial_xF_2&\partial_yF_2\end{bmatrix},\quad F(z+h)-F(z)\approx J_F(z)h\]
앞에서 행렬의 열이 표준기저의 출력을 나타냈듯, 야코비 행렬의 열은 각 입력 방향의 국소 출력 변화를 나타냅니다.
설명을 읽고 개념 정리
- 일변수 뉴턴 반복은 $x_{k+1}=\underline{\hspace{3.2cm}}$이다.
- 다변수 함수를 한 점 근처에서 선형화할 때는 편미분을 모은 행렬을 쓴다.
- 최적화의 뉴턴 단계는 $H(x_k)p_k=\underline{\hspace{2.0cm}}$를 푼다.
- 쿠프만 관점은 상태 자체가 아니라 선택한 의 변화를 선형적으로 표현한다.
주의할 점 도함수가 0에 가깝거나 시작점이 해에서 멀면 뉴턴 방법이 불안정하거나 수렴하지 않을 수 있다.