在数学分析中，多元函数的极值问题总是充满挑战！🔍当我们研究一个多元函数时，如何判断它是否达到极值？这时，Hessian矩阵就登场了！💡Hessian矩阵是二阶偏导数组成的方阵，它的作用在于揭示函数的凹凸性质。

若Hessian矩阵在某点为正定矩阵，则该点为局部极小值；反之，若为负定，则为局部极大值。🤔而正定矩阵意味着所有特征值均为正，这直接关联到函数的曲率特性。🌟例如，当函数图像在该点周围像碗一样向上凸起时，我们就可以说它是正定的。

因此，在优化算法和实际应用中，理解Hessian矩阵与正定性的关系至关重要。无论是机器学习中的损失函数优化，还是工程设计中的参数调整，这些理论都为我们提供了坚实的数学基础。📈🎯

多元函数 Hessian矩阵 正定矩阵 数学之美