Stationary point (or Critical point, 정류점)
(Convex) Opimization에서 찾고자하는 solution은 objective function에 대한 local minimum이다.
- 이를 곧바로 찾기는 쉽지 않기 때문에, solution이 될 수 있는 후보들을 먼저 gradient (or 1st derivative)를 이용하여 찾아낸다.
- Convex optimization에서 solution에서 objective function의 gradient $\nabla f$는 반드시 $\textbf{0}$여야 한다 (역은 항상 true라고 보장 못함. 즉 necessary condition).
정의
$\nabla f(\textbf{x}^*)=0$ 를 만족하는 $\textbf{x}^*$를 가르켜 stationary point 또는 critical point라고 부른다.
다음을 통해 solution을 구할 수 있다. (물론 objectvie funtion이 2차미분가능하고 continuous여야만 가능한 일임.)
- constraints를 만족하는 feasible set에서
- gradient를 통해 stationary points를 찾고,
- 이를 한번 더 미분한 Hessian matrix를 구해 해당 stationary point가 local minimum인지를 판별
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