Об одном классе алгоритмов минимизации со сверхлинейной сходимостью

Изучаются итерационные процессы вида $x_{k+1}=x_k+\alpha_kp_k$ для отыскания точки минимума $x_*$ выпуклой функции $f(x)$. Вектор $p_k$ при увеличении к с возрастающей степенью точности аппроксимирует решение задачи минимизации квадратичной функции $f(x_k)+(f'(x_k),x-x_k)+1/2(f''(x_k)(x-x_k),x-x_k)$. Для построения вектора $p_k$ используются лишь вычисления функции $f(x)$ и ее градиента.