게으른맽랩 lazy matlab

2변수 함수의 극값의 2계도함수 판정법에 대해 아주 재미없는 글을 쓴 적이 있다. Positive-definite matrix니 eigenvalue니 하는 것들을 죄다 가져와서 설명했었는데, 그럴 필요가 없음을 오늘 깨달았다. 이 글의 아이디어는 칸 아카데미에서 가져왔으나, 논증 과정 일부는 변형했다.  • 2변수 함수의 점 $(x_0, y_0)$에서의 quadratic approximation은 아래와 같다.  $$\begin{align}f(x, y) \cong f(x_0, y_0) &+ (x-x_0, y-y_0) \nabla f(x_0, y_0) + \\& \frac{1}{2} (x-x_0, y-y_0) H_f(x_0, y_0) (x-x_0, y-y_0)^T\end{align}$$  • 여기서 $H_f$는 He..