В численной нелинейной оптимизации существуют две глобальные стратегии обеспечения математической сходимости алгоритмов к локальному минимуму из произвольной стартовой точки: методы линейного поиска (Line Search) и методы доверительных областей (Trust-Region Methods). Если линейный поиск сначала выбирает направление движения, а затем пытается подобрать оптимальную длину шага вдоль этого направления, то метод доверительных областей работает принципиально иначе. Он сначала определяет радиус многомерной окрестности, внутри которой локальная квадратичная аппроксимация функции считается надежной, а затем ищет оптимальный шаг, не покидая пределов этой доверительной зоны.