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到目前为止，求解最小二乘问题的若干方法均建立在二次模型之上。他们将原函数泰勒展式的前三项，即一个二次函数，看作对原函数的近似，并通过求解该近似函数的最小值和对二次函数进行迭代得到原函数的最小点。这些算法随着对原函数Hessian矩阵近似公式的不同而不同，Fletcher与徐成贤给出的混合算法便是其中较为成功的算法之一。但如果二次函数对原函数的近似并不精确，我们则考虑将锥模型引入混合算法之中。既然二次函数是锥函数的一种特殊形式，且理论上由于自由参数的存在，锥函数可以更好地近似原函数，所以当原函数用二次模型逼近效果较差时，我们考虑用锥模型来求解问题的极小值。初步的实践结果表明，我们提出的新算法是比较有效的。