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Hessiana negativa definida vs semidefinida - ¿Condiciones suficientes vs necesarias?

Cuando una matriz hessiana es negativo definido en un punto crítico, entonces ese punto crítico es un máximo local (condición suficiente).

Según la wiki de cálculo: Enlace cuando el hessiano es semidefinido negativo entonces, sólo podemos concluir que no es un mínimo local. Esto parece sugerir que la semidefinición negativa es una condición necesaria, no suficiente.

¿Puede alguien dar un ejemplo de una función de múltiples variables en la que tengamos un hessiano semidefinido negativo pero no un máximo local? Según mi opinión, si evaluamos el hessiano para que sea semidefinido negativo en el punto crítico también debe ser un máximo local, pero claramente el cálculo wiki no está de acuerdo.

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Carl Puntos 2229

El ejemplo más sencillo es $-x^3$ en el caso de una sola variable, o $-x_1^3-x_2^3$ en el caso de dos variables. La matriz hessiana es semidefinida negativa en $(0,0)$ pero no hay un máximo en este punto.

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Ya veo. Así que es una condición necesaria, no suficiente. ¿Podría referirme a un método de inspección adicional para verificar que el punto crítico es efectivamente un máximo si tenemos semidefinición negativa (no gráfica)?

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@Kinno: Sí, el mero hallazgo de un hessiano semidefinido negativo no implica que no haya un máximo en ese punto. Consideremos $-x_1^4-x_2^4$ por ejemplo, cuyo hessiano es nsd en $(0,0)$ . Hmm, no estoy seguro de que exista un método general que permita concluir en todos los casos. Yo recomendaría volver a la definición de un máximo y tratar de estudiar si $f(x_1,x_2) \leq f(x_1^*,x_2^*)$ para cualquier $(x_1,x_2)$ . En nuestro ejemplo $-x_1^4-x_2^4 \leq 0$ y así $(0,0)$ corresponde a un máximo global de $f$ aunque el hessiano no sea negativo definido en este punto.

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Muchas gracias. Tengo la sensación de que esto podría tener algo que ver con el establecimiento de la concavidad en los intervalos en el lado de nuestro punto crítico. En cualquier caso, voy a mirar más en él.

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