多変数の凸関数の制約なし最適化問題を取り扱うにあたっては多変数関数の勾配(gradient)やヘッセ行列(hessian matrix)を用いることで$1$次・$2$次の最適性条件を表すことができます。当記事ではそれぞれ…
Hello Statisticians!
多変数の凸関数の制約なし最適化問題を取り扱うにあたっては多変数関数の勾配(gradient)やヘッセ行列(hessian matrix)を用いることで$1$次・$2$次の最適性条件を表すことができます。当記事ではそれぞれ…
一様最強力不偏検定で両側検定の両側の棄却域を計算のような連立方程式はそのまま解くことができないので、多次元ニュートン法が適用されます。当記事では多次元テイラー展開を用いた多次元ニュートン法の導出や、多次元ニュートン法を用…
最適化問題を解くにあたって、勾配法(Gradient Descent)と同様によく用いられるのがニュートン法である。一方で、元々の数式がシンプルな勾配法とは異なり、ニュートン法は式が難しく表記されることが多いような印象を…