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Low-rank matrix recovery via nonconvex optimization methods with application to errors-in-variables matrix regression
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Newton-CG methods for nonconvex unconstrained optimization with Hölder continuous Hessian
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Extracting Dual Solutions via Primal Optimizers
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Gradient Norm Regularization Second-Order Algorithms for Solving Nonconvex-Strongly Concave Minimax Problems
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参考链接
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