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本文提出一类折线搜索的信赖域方法，用于解无约束最优化问题，这些方法通过对一般对称矩阵的Bunch-Parlett分解来产生搜索路径，我们证明在一些较弱的条件下，算法是整体收敛的，对一致凸函数，是二次收敛的，并且在由算法得到的点列的任意聚点上，连续可微的目标函数的Hesse阵都是正定或半正定的，一些数值结果表明这种新的方法是非常有效的。