選擇合適的模型Hessian Bk是R2N方法中一個關鍵的步驟，這對於理論保證和計算效率的平衡至關重要。以下是一些考慮因素：
Hessian的結構：在實際應用中，可以選擇使用對角Hessian（如R2DH方法）來簡化計算，因為這樣可以避免求解大型子問題的需求。對角Hessian通常能夠捕捉到問題的主要特徵，同時計算效率較高。
自適應更新：可以考慮使用自適應的Hessian更新策略，例如BFGS或SR1方法，這些方法能夠根據歷史信息動態調整Hessian。這樣的更新策略可以在保持理論保證的同時提高計算效率。
模型的穩定性：選擇的Hessian應該能夠保持穩定性，避免在迭代過程中出現過大的變化。這可以通過限制Hessian的增長速率來實現，例如確保其不會超過某個預定的上限。
計算成本：在選擇Hessian時，還需要考慮計算成本。對於大型問題，計算Hessian的成本可能會顯著影響整體效率。因此，選擇一種計算成本較低的Hessian形式是非常重要的。
實驗驗證：在實際應用中，通過實驗來驗證不同Hessian選擇的效果是非常有用的。可以通過比較不同Hessian的收斂速度和最終解的質量來選擇最合適的模型。
通過這些考慮，可以在理論保證和計算效率之間達到良好的平衡，從而提高R2N方法的實用性。