Hessematrisen

En **hessematrise** er en kvadratisk matrise bestående av andreordens partiellderiverte til en skalarfunksjon, eller skalarfelt. Den beskriver den lokale krumningen til en funksjon av flere variable. Hessematrisen ble utviklet på 1800-tallet av den tyske matematikeren  Ludwig Otto Hesse og ble senere oppkalt etter ham. Hesse brukte opprinnelig begrepet «funksjonsdeterminanter».

Konkret, anta   er en funksjon som tar inn en vektor  og gir ut en skalar . Hvis alle andrepartiellderiverte til  eksisterer og er kontinuerlige på funksjonens definisjonsmengde, er hessematrisen  til  en kvadratisk -matrise, vanligvis definert som følgende:
: \mathbf H = \begin{bmatrix}
  \dfrac{\partial^2 f}{\partial x_1^2} & \dfrac{\partial^2 f}{\partial x_1\,\partial x_2} & \cdots & \dfrac{\partial^2 f}{\partial x_1\,\partial x_n} \\[2.2ex]
  \dfrac{\partial^2 f}{\partial x_2\,\partial x_1} & \dfrac{\partial^2 f}{\partial x_2^2} & \cdots & \dfrac{\partial^2 f}{\partial x_2\,\partial x_n} \\[2.2ex]
  \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\[2.2ex]
  \dfrac{\partial^2 f}{\partial x_n\,\partial x_1} & \dfrac{\partial^2 f}{\partial x_n\,\partial x_2} & \cdots & \dfrac{\partial^2 f}{\partial x_n^2}
\end{bmatrix}.
eller, komponent-vis:
: \mathbf H_{i,j} = \frac{\partial^2 f}{\partial x_i \partial x_j}.
Determinanten til den overstående matrisen blir omtalt som *hessedeterminanten*.

Hessematrisen kan anses som beslektet med jacobimatrisen ved at .

## Kryssede deriverte og symmetri av hessematrisen
De **kryssede partiellderiverte **til *f* er elementene som ikke ligger på matrisens hoveddiagonal. Ved å anta at de er kontinuerlige, har rekkefølgen på derivasjonen ingen betydning («Likhet av kryssede partiellderiverte», også kjent som Clairauts teorem). For eksempel,
: \frac {\partial}{\partial x_i} \left(\frac {\partial f }{\partial x_j} \right) =
       \frac {\partial}{\partial x_j} \left(\frac {\partial f }{\partial x_i} \right).
Formelt formulert: Hvis de andrepartiellderiverte til *f* alle er kontinuerlige i en omegn *D*, er hessematrisen til *f *en symmetrisk matrise i *D.*

## Kritiske punkter
Hvis gradienten (vektoren med partiellderiverte) av en funksjon *f* er null i et punkt **x**, har *f *et ''kritisk punkt'' (også kalt et *stasjonært punkt*) i **x**. Determinanten til hessematrisen i **x** kalles da *hessediskriminanten. *Hvis determinanten er null, kalles **x** et *degenerert kritisk punkt* for *f*. Ellers er det *ikke-degenerert.*

Hessematrisen spiller en viktig rolle i morseteori fordi dens nullrom og egenverdier muliggjør klassifisering av de kritiske punktene.

## Andrederiverttesten
Hessematrisen til en konveks funksjon er semi-positivt bestemt. Denne egenskapen gjør det mulig å teste om hvorvidt et kritisk punkt **x** er et lokalt maksimum eller et lokalt minimum.

Hvis hessematrisen er positivt bestemt i **x**, har *f* et lokalt minimum i **x**.  Hvis hessematrisen er negativt bestemt i **x**, har f et lokalt maksimum i **x**. Hvis hessematrisen har både positive og negative egenverdier (verken positivt eller negativt bestemt, og determinanten er ulik null), er **x** et sadelpunkt for . Ellers (når hessedeterminanten er lik null) gir testen ingen konklusjon. Det betyr at i et lokalt minimum er hessematrisen semi-positivt bestemt, mens den i et lokalt minimum er semi-negativt bestemt. Legg merke til at for semi-positvt bestemte og semi-negativt bestemte hessematriser gir andrederiverttesten ingen konklusjoner (selv om det kan avgjøres om  er henholdsvis konveks eller konkav). Mer kan imidlertid sies ved hjelp av Morseteori.

Andrederiverttesten for funksjoner av én eller to variable er enkel. 
* I **én variabel** inneholder hessematrisen bare én andrederivert. Hvis denne er positiv, er *x* et lokalt minimum. Hvis den er negativ er *x* et lokalt maksimum. Hvis den er null, gir testen ingen konklusjon. 
* I **to variable **kan determinanten til hessematrisen brukes til å avgjøre hvorvidt funksjonen har et lokalt maksimum/minimum eller et sadelpunkt i **x**, fordi determinanten da er produktet av egenverdiene. Hvis determinanten er positiv, er begge egenverdiene positive eller begge negative. Hvis det første elementet i matrisen er positivt (*f*xx > 0), har da *f* et lokalt minimum i **x**. Hvis det første elementet i matrisen er negativt (*f*xx \mathbf 
\begin{bmatrix}
    \begin{bmatrix}
        \begin{bmatrix}
            \begin{bmatrix}
               &\\
            \end{bmatrix}\\
            && \\ &
        \end{bmatrix}\\
         &&\\&
    \end{bmatrix}\\
  &\\
  &\ddots
\end{bmatrix}

## Referanser