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单循环确定性与随机内部点算法用于非线性约束优化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过使用随机TR和ARC方法，可以减少每次迭代的传播开销，实现近似二阶最优性，并满足不精确性的温和条件。数值实验表明，该算法在相同或相似次数的迭代时，计算开销较当前的二阶方法更少。
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关键要点
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使用随机TR和ARC方法可以减少每次迭代的传播开销。
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该方法在不精确计算Hessian矩阵、梯度和函数值的基础上实现近似二阶最优性。
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通过随机采样技术满足不精确性的温和条件。
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数值实验表明，该算法在相同或相似次数的迭代时，计算开销低于当前的二阶方法。
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