摘要本文主要围绕为什么梯度方向是函数最快下降的方向展开,共分为两部分,分别是基本定义部分和证明部分。一、基本定义:分别复述了导数、偏导数和方向导数。二、证明部分:用了两种证明方式,分别是基于定义证明和基于泰勒展开证明。1. 概念定义1.1 导数设一元函数f(x)在x0的某个邻域内有定义,当自变量x在x0处有增量,且增量也在邻域内,如果当x趋于零,极限存在(增量f和增量x),则称函数在点x0处可导,
摘要
本文主要围绕为什么梯度方向是函数最快下降的方向展开,共分为两部分,分别是基本定义部分和证明部分。
一、基本定义:分别复述了导数、偏导数和方向导数。
二、证明部分:用了两种证明方式,分别是基于定义证明和基于泰勒展开证明。
1. 概念定义
1.1 导数
设一元函数f(x)在x0的某个邻域内有定义,当自变量x在x0处有增量,且增量也在邻域内,如果当x趋于零,极限存在(增量f和增量x),则称函数在点x0处可导,并称此极限为函数在点x0处的导数,记作
导数的几何意义:曲线上某一点的切线斜率
1.2 偏导数
在上面的导数定义中,导数即是函数的变化率,对于多元函数来说,变量有多个,此时当沿某一个自变量方向变化时,此时的变化率即是偏导数。
Note:注意和导数的区别,导数中仅有一个自变量,而偏导数中则会有多个自变量
1.3 方向导数
上面无论是导数还是偏导数,其方向均是沿着自变量的方向,如果此时想对任意一个方向求导呢,此时则可用方向导数来表示,
在函数定义域内的点,对某一方向求导得到的导数称之为方向导数。
下面分别以二元函数和三元函数来表示,
1.4 梯度
梯度是一个向量,其中向量中的每个元素表示函数对某一个自变量的偏导,具体表示某一函数在某一固定点处沿此方向变化最快,或者说变化率最大(该值为梯度的模)。
2. 为什么梯度方向是最快下降方向?
2.1 定义角度证明
(1)首先证明梯度方向为函数变化最快的方向
梯度是一个向量,表示某一函数在某一固定点处沿此方向变化最快,或者说变化率最大(该值为梯度的模)。
2.2 最优化角度证明
首先问题转化一下,如下所示,
设n元函数f(x1, x2, ..., xn)在空间G内有定义且具有一阶连续偏导数,点P(x1,..,xn)属于G,在点P处沿方向θ移动。
问题: 当θ取什么方向时,函数在点P下降最快?
证明:
对f(P+θ)在点P点处进行一阶泰勒展开,有如下,
f(P+θ) ≈ f(P) + ▽f(P) ? θ
对上式转换后,有如下关系,
f(P) - f(P+θ) ≈ -▽f(P) ? θ
函数f在点?P下降最快,相当于最大化f(P) - f(P+θ)?,也就是最大化-▽f(P) ? θ?,也即最小化▽f(P) ? θ,后续证明问题和上面一致。
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