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Quasi-Newton Method Guided by Online Learning and Its Global Non-Asymptotic Convergence
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内容提要
本研究提出了一种新拟牛顿方法，用于解决平滑和单调非线性方程，特别是无约束最小化和最小最大优化问题。通过在线学习更新雅可比矩阵，该方法在强单调性下比传统外梯度方法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度。
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关键要点
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本研究提出了一种新拟牛顿方法，用于解决平滑和单调非线性方程。
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该方法特别适用于无约束最小化和最小最大优化问题。
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通过在线学习更新雅可比矩阵，该方法在强单调性下表现出更好的全局收敛性。
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新方法的收敛速度显著优于传统外梯度方法。
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