두 매니폴드(Manifold)의 교집합에 대한 최적화(Optimization)는 광범위한 응용 분야에서 발생하지만, 실행 가능한 영역(Feasible region)의 결합된 기하학적 구조(Coupled geometry)로 인해 어려움을 겪습니다. 본 논문에서 우리는 규칙성(Regularities), 즉 깨끗한 교집합(Clean intersection)과 내재적 횡단성(Intrinsic transversality)이 동등함을 증명하며, 이는 교집합의 접공간(Tangent space)으로의 다루기 쉬운 투영(Projection)을 가능하게 합니다. 따라서 우리는 단 하나의 매니폴드에 대해서만 리트랙션(Retraction)을 사용하고, 두 개의 직교하는 방향(Orthogonal directions)을 따라 반복값(Iterate)을 업데이트하는 기하학적 방법을 제안합니다. 구체적으로, 반복값은 하나의 매니폴드에 머물며, 두 방향은 각각 다른 매니폴드에 점근적으로 접근하고 목적 함수(Objective function)를 감소시키는 역할을 수행합니다. 내재적 횡단성(Intrinsic transversality) 하에서, 우리는 실행 가능성(Feasibility) 및 최적성(Optimality) 척도 모두에 대한 수렴 속도(Convergence rate)를 도출하고, 모든 누적점(Accumulation point)이 1차 정지점(First-order stationary)임을 보여줍니다. 구형 데이터 피팅(Fitting spherical data), 실제 데이터에서의 쌍곡선 임베딩(Hyperbolic embeddings) 근사, 압축 모드(Compressed modes) 계산을 포함하여 희소(Sparse) 및 저계수(Low-rank) 최적화에서 기인한 문제들에 대한 수치 실험을 통해 제안된 방법의 효과를 입증합니다.