So, in a multivariate case it gives us a way to identify points that could be optimum points and once we identify those points we can compute this hessian matrix at those points and then computation of the eigenvalues of this hessian matrix would allow us to determine whether the point is a maximum point or a minimum point and so on.
तो एक मल्टीवेरीएट मामले में यह हमें उन बिंदुओं की पहचान करने का एक तरीका देता है जो ऑपटिमम बिंदु हो सकते हैं और एक बार जब हम उन बिंदुओं की पहचान कर लेते हैं तो हम इस हेसियन मैट्रिक्स की उन बिंदुओं पर गणना कर सकते हैं और फिर इस हेसियन मैट्रिक्स के आइगनवेल्यूज की गणना हमें यह निर्धारित करने की अनुमति देगा कि क्या बिंदु एक अधिकतम बिंदु है या एक न्यूनतम बिंदु है।