# 基于余导数的牛顿法

该工作提出非单调上导数牛顿法（NCN），用梯度映射的Mordukhovich上导数构造广义Hessian，并引入混合自适应非单调（HAN）线搜索与两种自适应正则化策略；在标准假设下证明了精确与不精确二阶信息下的全局收敛及局部超线性收敛，并在Lasso、SVM与Logistic Lasso实验中取得有竞争力的迭代数与CPU时间。

该工作提出非单调上导数牛顿法（NCN），用梯度映射的Mordukhovich上导数构造广义Hessian，并引入混合自适应非单调（HAN）线搜索与两种自适应正则化策略；在标准假设下证明了精确与不精确二阶信息下的全局收敛及局部超线性收敛，并在Lasso、SVM与Logistic Lasso实验中取得有竞争力的迭代数与CPU时间。