在我的优化问题中，hessian 的结构可以写成两个矩阵的和。填充第一个矩阵是有效的。填充第二个在计算上非常繁重，实际上使截断牛顿之类的方法毫无用处。然而，第二个矩阵本质上是块对角线。我想我将对第二个矩阵使用准牛顿近似并精确计算第一个矩阵。因此，通过添加这两个矩阵得到粗麻布的近似值。直观地说，这种 Hessian 近似应该比对整个 Hessian 矩阵使用 Quasi-Newton 近似更好。这种想法正确吗？人们以前是否成功地尝试过这种方法并获得了比直接基于准牛顿的方法更好的优化方法？