Complexity of trust-region methods with potentially unbounded Hessian approximations for smooth and nonsmooth optimization

Geoffroy Leconte et Dominique Orban

Article de revue (2026)

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Département:	Département de mathématiques et de génie industriel
Centre de recherche:	GERAD - Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions
Organismes subventionnaires:	NSERC
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/72079/
Titre de la revue:	Mathematical Programming
Maison d'édition:	Springer Science+Business Media
DOI:	10.1007/s10107-025-02304-2
URL officielle:	https://doi.org/10.1007/s10107-025-02304-2
Date du dépôt:	29 janv. 2026 09:33
Dernière modification:	29 janv. 2026 09:33

Citer en APA 7:	Leconte, G., & Orban, D. (2026). Complexity of trust-region methods with potentially unbounded Hessian approximations for smooth and nonsmooth optimization. Mathematical Programming, 34 pages. https://doi.org/10.1007/s10107-025-02304-2
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