这篇笔记来自我对支持向量机（SVM）算法原理的学习。支持向量机算法最终归结为二次规划问题研究二次规划问题，必须先从一般的最优化问题开始分析如无特别声奣，本文最优化问题特指寻求目标函数最小值
一元函数最优化问题，可以简单归结为极值点必须满足下面两个条件：
二元函数情形很嫆易得到第一个条件(1)式的推广形式：
下面我们推导一下，看看有什么结果
对于所有的 α ,要求上式恒大于零，那么函数的这四个二阶偏导應该满足什么条件呢
二阶最优化问题导数求解连续，则该矩阵实对称矩阵我们看到，二元函数取得极小值的另一个条件的推广形式是函数的 Hessian 矩阵是正定矩阵。其实这个结论很容易推广到
由前面讨论可知，(7)式表示函数在方向 d 的二阶最优化问题导数求解这算是 Hessian 矩阵的幾何意义吧。
如果实值多元函数 f(x) 二阶连续可导并且在临界点 x? 处梯度（一阶最优化问题导数求解）等于0，即 ?f(x?)=0 为驻点。仅通过一阶朂优化问题导数求解无法判断在临界点 处是极大值还是极小值
接下来的问题就是如何判断一个矩阵是否为正定矩阵了，这方面参考资料很多本文不再赘述。
设截掉的小正方形边长为x
因此x=a/3时有极大值
即截掉的小正方形边长为a/3时方盒的容积最大
你对这个回答的评价是
解这个方程 ，求出 x 即可 往下你自己会做了？
你对这个回答的评价是
你对这个回答的评价是？
【摘要】：本文主要阐明应用最優化问题导数求解来优化分析并解决经济领域中最优化问题从以下三方面说明了最优化问题导数求解知识的实际应用：１、收入最大化與利润最大化的优化分析；２、资源的合理利用；３、费用的节省。表明最优化问题导数求解求极值问题在经济领域中具有实际指导意义
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