传统上，半光滑牛顿法在局部收敛性分析中依赖于Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 系统的某类广义雅可比矩阵的非奇异性（即次微分正则性）。我们提出了一种新的半光滑牛顿法，基于新提出的变分分析性质，在无需次微分正则性条件下，证明新方法仍能实现二次收敛性。这一工作可能为半光滑牛顿法提供了新见解，并有助于设计求解非光滑复合优化问题的高效二阶算法。

报告人简介：丁超，中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所副研究员，2012年于新加坡国立大学数学系毕业获得博士学位。研究方向为矩阵优化理论、算法及其应用以及大数据优化。