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信赖域算法是最优化中广泛使用的一种方法．在迭代的每一步都要解信赖域子问题，在众多解子问题的方法中，校正梯度路径算法利用系统的特征值和特征向量在整个雏数空间求出子问题的解，虽然这个方法较吸引人，但现有的校正梯度路径算法不太可行，因为在每一步迭代中它要求整个特征系统的计算或者矩阵的重复分解．提出了一种预处理的校正梯度信赖域算法．该算法在一步迭代中仪通过对对称矩阵进行一次Bunch-Parlett分解就在全空间中求出子问题的解，再用单位下三角矩阵因子去标度问题的变量，预处理的校正梯度路径由此形成，算法在通常使用