Optimización · Definición

Matriz hessiana

cálculo multivariableoptimización

Antes de empezar necesitas conocer

Es el análogo multivariable de la segunda derivada: guarda la curvatura de \(f\) en cada dirección y permite clasificar los puntos críticos.

Definición

La matriz hessiana \(H\) de una función \(f\) de dos variables es la matriz de \(2\times2\) formada por sus derivadas parciales de segundo orden en un punto.

\[H=\begin{pmatrix}f_{xx}&f_{xy}\\ f_{yx}&f_{yy}\end{pmatrix}\]

Para calcularla se derivan dos veces las parciales. Si \(f(x,y)=x^3y\), entonces \(f_x=3x^2y\), \(f_y=x^3\) y \(f_{xx}=6xy\), \(f_{xy}=3x^2\), \(f_{yy}=0\); en \((1,1)\) la hessiana es \(\begin{pmatrix}6&3\\3&0\end{pmatrix}\). La notación \(f_{xy}\) significa derivar primero respecto a \(x\) y luego respecto a \(y\), y el orden se invierte según el libro.

Si las segundas derivadas son continuas, el teorema de Clairaut asegura \(f_{xy}=f_{yx}\), de modo que \(H\) es simétrica y basta calcular tres entradas distintas. Esto sirve como comprobación: si tus dos mixtas no coinciden, hay un error de cálculo.

Su determinante \(D=f_{xx}f_{yy}-f_{xy}^{2}\) y la entrada \(f_{xx}\) son los datos que usa el criterio de la segunda derivada. Un determinante negativo indica curvaturas de signo opuesto en dos direcciones, es decir, un punto silla.

Para tres o más variables la idea es la misma: la hessiana es la matriz \(n\times n\) de todas las parciales \(f_{ij}\). En una variable se reduce a \(f''\), y por eso se la ve como la segunda derivada en forma matricial.

Para pensar

Para \(f(x,y)=x^2y^2\), ¿por qué la hessiana en \((0,0)\) es la matriz cero aunque \(f_{xy}=4xy\) no sea idénticamente cero?

Porque la hessiana se evalúa en un punto: en el origen \(f_{xx}=2y^2=0\), \(f_{xy}=4xy=0\) y \(f_{yy}=2x^2=0\). Fuera del origen las entradas cambian con el punto.

Ejercicios 10

Referencias

  • James Stewart, Daniel K. Clegg, Saleem Watson, Calculus: Early Transcendentals, 9th edition, Cengage, 2021. §14.7
  • Joel Hass, Christopher Heil, Przemyslaw Bogacki, Maurice D. Weir, George B. Thomas Jr., Thomas' Calculus, 15th edition, Pearson, 2023. §14.7
  • Jerrold E. Marsden, Anthony Tromba, Vector Calculus, 6th edition, W. H. Freeman, 2012. §3.3