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GlobalOpt
- 我找到的较好用的高维非线性函数的全局优化程序，使用说明参见解压后的MCS包。该程序不需要Hessian矩阵。-I find a better use of high-dimensional nonlinear function of the global optimization process, See Note the use of the MCS unpacked package. The program does not need Hessian matrix.
filter
- Hessian矩阵计算，在matlab下开发，二维三维-Hessian matrix calculations, developed under matlab, two-dimensional three-dimensional
P_R_P
- 共轭梯度法，hessian矩阵计算，强迫正定Cholesky分解以及Gill_Murray改进Newton法的C语言实现。-Conjugate gradient method, hessian matrix calculation, forced definite Cholesky decomposition and Gill_Murray improved Newton method C language.
HHessianImagee
- 基于hessian矩阵的图像处理，，内附hessian的matlab源码 -Hessian matrix-based image processingg, matlab source containing the hessian
Chirplets_zuidasiran
- 通过最大似然估计的线性调频分解，计算费舍尔信息矩阵，使用优化过程，计算一个似然函数的海赛矩阵等。-Through the maximum likelihood estimation of linear frequency modulation decomposition, calculate fisher information matrix, the use of optimization process, calculate a likelihood function of the hess
SQP
- 非线性规划算法,基于拉格朗日乘子Hessian矩阵的sqp方法-nonlinear programming algorithm，sqp algorithm based on Lagrange Hessian Matrix
MultHessian
- hessian矩阵增强图像，在多个尺度上分别对图像进行增强并进行图像融合得到最终的增强图像-hessian matrix enhanced image, respectively, the image enhancement at multiple scales and get the final image fusion enhanced image
HestonSQP-DE-SA
- 基于海森矩阵的序列二次规划算法，收敛性较好。-Based on SQP Hessian matrix, convergence is better.
A-reduced-Hessian-method
- 一个可以保证Hessian矩阵下降的约束优化方法，并附有实例验证，可迁移性较强-One could ensure the Hessian matrix by the constraints of the optimization method, and with example, portability strong
minDFP
- 多维函数DFP方法更新Hessian矩阵,方法简单但不保证新矩阵正定。-Multi-dimensional function DFP method to update the Hessian matrix, the method is simple but does not guarantee that the new matrix is positive definite.
EqualHeisenMatrix
- 求解等效海森矩阵的基于MATLAB的程序，是一种实用的方法-Solving equivalent Hessian matrix based on MATLAB program is a practical method
MGradient
- 计算函数的梯度 输入某个位置矢量数组的地址和一个空数组地址，即可返回函数（需要自己定义）在该点的梯度矢量数组。 计算函数在某点的黑塞矩阵 和梯度函数类似，最后返回函数在某点的黑塞矩阵-Gradient of function and Hessian Matrix
LBFGS
- 用于最优化方法的LBFGS算法，可有效减少计算海森矩阵时的内存占用-The method for optimizing the LBFGS algorithm can effectively reduce the memory footprint when calculated Hessian matrix
自适应
- 解析供给函数的数值导数，梯度导数。提供了一个完全自适应数值微分工具标量和向量值函数。提供了标量函数的导数（高达第四阶）的工具，以及梯度向量、方向导数、雅可比矩阵和Hessian矩阵。为所有工具提供错误估计。 提供鲁棒自适应数值微分（高达第四的衍生物）的用户提供的功能，多为四不整合。它是半智能的，试图使用步长的大小，它最大限度地减少它的导数中的不确定性的估计。 使用高阶方法，尽管在用户需要时完全控制。您可以直接使用所使用的方法的顺序，一般采用的差分方法（向前、向后或中心差分）、广义理查德森加速