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.
તેથી, મલ્ટિવેરિયેટ કેસમાં તે આપણને એવા પોઇન્ટ્સને ઓળખવાનો માર્ગ આપે છે કે જે મહત્તમ પોઇન્ટ હોઈ શકે અને એક વખત આપણે તે મુદ્દાઓ ઓળખી લઈએ તો આપણે તે બિંદુઓ પર આ હેસિયન મેટ્રિક્સની ગણતરી કરી શકીએ છીએ અને પછી આ હેસિયન મેટ્રિક્સના આઇગન વૅલ્યુઝ ની ગણતરી અમને નિર્ધારિત કરવાની મંજૂરી આપશે બિંદુ મહત્તમ બિંદુ અથવા ન્યૂનતમ બિંદુ અને તેથી વધુ કે નહી.