该研究使用随机TR和ARC方法实现近似二阶最优性，减少每次迭代的传播开销。数值实验表明，该算法每次迭代所需的计算开销较当前的二阶方法更少。

非凸问题的近似 Hessian 矩阵、梯度和函数随机优化
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