ARC-block优化器与子求解器

Rodion Podorozhny提出 ARC-block 分块自适应三次正则化优化器及其 CubicKrylov、ARC-φ₁ 子求解器；论文报告 ARC-φ₁ 在 FINER 2D 图像拟合隐式神经表示网络上达到 133.5 dB PSNR，峰值后未出现下降。 ARC-block 为每个参数张量最小化基于真实分块 Hessian 的三次模型，并通过自适应三次常数和全损失单调保护控制更新。CubicKrylov 对大张量采用基于 Lanczos 的矩阵无关 Krylov 子空间；对满足相应残差测试的 Krylov 步，以及精确步，论文给出高于跨块耦合下限的 O(√B ε^-3/2) 扫描复杂度界。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。