우리는 고정된 에르고딕 마르코프 체인(ergodic Markov chain)의 단일 궤적(single trajectory)을 따라 그래디언트(gradient) 샘플이 도착할 때, 컴팩트 볼록 집합(compact convex set) 상에서의 확률적 합성 비볼록 최적화(stochastic composite nonconvex optimization)를 연구합니다. 기존의 단일 궤적 분산 감소(variance-reduction) 이론은 매끄러운 무제약 목적 함수(smooth unconstrained objectives)를 다루지만, 우리는 일반화된 Frank-Wolfe 갭(generalized Frank-Wolfe gap)을 사용하여 투영이 필요 없는(projection-free) 합성 설정을 다룹니다. 우리는 모멘텀 조건부 경사법(momentum conditional-gradient method)과 결합된 캡드 다층 몬테카를로 추정(coupled capped multilevel Monte Carlo estimation) 및 반복당 클리핑(per-iteration clipping)을 결합한 MC-ALFCG를 제안합니다. 가장 깊게 중첩된 평균(deepest nested average)은 동일한 궤적의 연속적인 상태를 사용하여 시작 상태에 대해 균일하게 $O(τ_{\mathrm{mix}}/T)$의 조건부 편향(conditional bias)을 생성하는 한편, 결합(coupling)은 반복 횟수 변위(iterate displacement)를 통해 그래디언트 차이의 2차 모멘트(gradient-difference second moment)를 제어합니다. 클리핑(Clipping)은 적응형 분석(adaptive analysis)에 필요한 경로별 경계(pathwise bounds)를 강제합니다. 우리는 마르코프 재귀(Markovian recursion)를 $σ^2\mapsto 2ΛG_σ^2$ 및 $L^2\mapsto 2ΛL^2$ 조건 하에서 독립 샘플링(independent-sampling) 대응물로 축소하며, 여기서 $Λ=O(τ_{\mathrm{mix}}\log T)$입니다. 양의 중심화된 노이즈(positive centered noise)의 경우, 튜닝된 방법은 $\widetilde{O}((τ_{\mathrm{mix}}^2G_σ+τ_{\mathrm{mix}}^{5/2}G_σ^2)\varepsilon^{-3}+τ_{\mathrm{mix}}^5\varepsilon^{-2})$의 기대 샘플 복잡도(expected sample complexity)를 달성합니다. 정확히 노이즈가 없는 특수화 버전은 혼합 시간(mixing-time)에 무관한 상수를 사용하여 $\widetilde{O}(\varepsilon^{-2})$를 달성하며, 혼합 시간에 무관한(mixing-time-oblivious) 변형은 $\widetilde{O}(τ_{\mathrm{mix}}^6\varepsilon^{-3}+τ_{\mathrm{mix}}^3\varepsilon^{-2})$를 달성합니다. 모든 보증은 고정된 전이 커널(transition kernel) 하에서의 기대값(expectation)으로 제공됩니다. 통제된 수치 연구를 통해 의존성 민감도(dependence sensitivity), 비볼록 합성 사례(nonconvex composite instance), 그리고 클리핑 동작(clipping behavior)을 조사합니다.