不诚实牛顿法和非常不诚实牛顿法有什么区别？有区别还是它们的意思相同？

我曾尝试在互联网上搜索此内容，但找不到任何内容。我知道在普通（“诚实”）牛顿方法中，雅可比是在每次迭代中计算的。如果我们在多次迭代中重复使用相同的雅可比行列式，则这被某些来源称为不诚实牛顿方法 (DN)，而另一些来源则称为非常不诚实的牛顿方法 (VDN)。

直觉上，我认为非常不诚实的牛顿方法比不诚实的牛顿方法重用相同的雅可比行列式进行更多的迭代。也许在 VDN 中，Jacobian 只计算一次？但我无法验证这一点。

我更喜欢一些可靠的来源，对这两种方法都有清晰的描述，因为我想在我的硕士论文中引用它们。