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摘要:
In this paper, motivated by the Martinez and Qi methods[1], we propose one type of globally convergent inexact generalized Newton methods to solve unconstrained optimization problems in which the objective functions are not twice differentiable, but have LC gradient. They make the norm of the gradient decreasing. These methods are implementable and globally convergent. We prove that the algorithms have superlinear convergence rates under some mile conditions.The methods may also be used to solve nonsmooth equations.
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文献信息
篇名 GLOBALLY CONVERGENT INEXACT GENERALIZED NEWTON METHODS WITH DECREASING NORM OF THE GRADIENT
来源期刊 计算数学(英文版) 学科
关键词 Nonsmooth optimization Inexact Newton method Generalized Newton method Global convergence Superlinear rate.
年,卷(期) 2002,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 289-300
页数 12页 分类号
字数 语种 英文
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研究主题发展历程
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Nonsmooth optimization
Inexact Newton method
Generalized Newton method
Global convergence
Superlinear rate.
研究起点
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期刊影响力
计算数学(英文版)
双月刊
0254-9409
11-2126/01
16开
北京2719信箱
1983
eng
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1176
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4833
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