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On the convergence and worst-case complexity of trust-region and regularization methods for unconstrained optimization 期刊论文
MATHEMATICAL PROGRAMMING, 2015, 卷号: 152, 期号: 1-2, 页码: 491-520
作者:  Grapiglia, Geovani N.;  Yuan, Jinyun;  Yuan, Ya-xiang
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Global convergence  Worst-case complexity  Trust-region methods  Regularization methods  Unconstrained Optimization  Composite nonsmooth optimization  Multiobjective optimization  
Recent advances in trust region algorithms 期刊论文
MATHEMATICAL PROGRAMMING, 2015, 卷号: 151, 期号: 1, 页码: 249-281
作者:  Yuan, Ya-xiang
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Trust region algorithms  Nonlinear optimization  Subproblem  Complexity  Convergence  
On the asymptotic behaviour of some new gradient methods 期刊论文
MATHEMATICAL PROGRAMMING, 2005, 卷号: 103, 期号: 3, 页码: 541-559
作者:  Dai, YH;  Fletcher, R
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On the truncated conjugate gradient method 期刊论文
MATHEMATICAL PROGRAMMING, 2000, 卷号: 87, 期号: 3, 页码: 561-573
作者:  Yuan, Y
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unconstrained optimization  trust region  conjugate gradient  
A hybrid Newton method for solving the variational inequality problem via the D-gap function 期刊论文
MATHEMATICAL PROGRAMMING, 1999, 卷号: 86, 期号: 2, 页码: 367-386
作者:  Peng, JM;  Fukushima, M
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variational inequality problem  D-gap function  Newton's method  unconstrained optimization  global convergence  quadratic convergence