I detta papper generaliserar vi (accelererade) Newtons metod med kubikreglering under inexakt andra-order information för (starkt) konvexa optimeringsproblem. Enligt milda antaganden tillhandahåller vi global konvergens för dessa metoder och visar det uttryckliga beroendet av konvergensgraden av problemparametrarna. Medan komplexiteten i våra presenterade algoritmer teoretiskt sett är värre än deras exakta motsvarigheter, är de minst lika bra som de optimala första ordningens metoder. Våra numeriska experiment visar också att användning av inexact hessians kan avsevärt påskynda algoritmerna i praktiken. Nyckelord konvex optimering, starkt konvexa problem, inexact Newton metod, hessian approximation, accelererade metoder.
Nyligen föreslog REF en accelererad Newton metod med kubisk legalisering med hjälp av inexact andra ordningen information.
Second-Order Methods with Cubic Regularization Under Inexact Information
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}