适样沏底 2星
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设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，则称 m 是A的一个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。 Hessian矩阵的特征值就是形容其在该点附近特征向量方向的凹凸性，特征值越大，凸性越强。
你可以把函数想想成一个小山坡，陡的那面是特征值大的方向，平缓的是特征值小的方向。
而凸性和优化方法的收敛速度有关，比如梯度下降。
如果正定Hessian矩阵的特征值都差不多，那么梯度下降的收敛速度越快，反之如果其特征值相差很大，那么收敛速度越慢。
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