在實際應用中，ERFDR算法的收斂速度和計算成本之間的權衡可以通過以下幾個方面來實現：
步長選擇：在算法中，步長的選擇對收斂速度有直接影響。較大的步長可能加快收斂，但也可能導致不穩定或發散。因此，應根據當前的梯度信息和函數特性，動態調整步長。
迭代次數控制：設置合理的最大迭代次數，避免過多的計算導致不必要的資源浪費。同時，根據收斂情況及時終止算法，避免不必要的計算。
計算成本分析：在每次迭代中，評估計算成本，特別是涉及到奇異值分解（SVD）等計算密集型操作時，應考慮使用近似方法或其他數值穩定的替代方案，以降低計算負擔。
收斂標準：設置合理的收斂標準，例如當函數值的變化小於某個閾值時終止迭代，這樣可以在保證解的質量的同時，減少不必要的計算。