All issues

List of references:

1. А. С. Антипин. Методы нелинейного программирования, основанные на прямой и двойственной модификации функции Лагранжа. — М: ВНИИСИ, 1979.
   • A. S. Antipin. Methods of nonlinear programming based on direct and dual modifications of the Lagrange function. — Moscow: VNIISI, 1979. — in Russian.
2. П. А. Ахметов, У. Х. Малков. Повышение эффективности мультипликативного алгоритма симплекс-метода при решении больших задач линейного программирования на ЭВМ // Экономика и математические методы. — 1970. — Т. 6, № 3. — С. 422–426.
   • P. A. Ahmetov, U. H. Malkov. Improving the efficiency of the multiplicative algorithm of the simplex method in solving large linear programming problems on a computer // Economics and mathematical methods. — 1970. — V. 6, no. 3. — P. 422–426. — in Russian. — MathSciNet: MR0282652.
3. Б. Ц. Бахшиян, А. И. Матасов, К. С. Федяев. О решении вырожденных задач линейного программирования // Автоматика и телемеханика. — 2000. — № 1. — С. 105–117.
   • B. C. Bahshijan, A. I. Matasov, K. S. Fedjaev. Regarding the solution of degenerate linear programming problems // Automation and remote control. — 2000. — no. 1. — P. 105–117. — in Russian. — Math-Net: Mi eng/at222. — MathSciNet: MR1828359.
4. Л. М. Брэгман, А. Н. Прыгичев, С. С. Сурин. Повышение эффективности мультипликативного алгоритма метода последовательного улучшения плана / Исследование операций и статистическое моделирование: Сборник. — Изд-во ЛГУ, 1977. — Т. 4. — С. 3–49. — И. В. Романовский.
   • L. M. Brjegman, A. N. Prygichev, S. S. Surin. Improving the efficiency of the multiplicative algorithm of the method of sequential improvement of the plan / Operations research and statistical modeling. — Publishing house of Leningrad State University, 1977. — V. 4. — P. 3–49. — I. V. Romanovsky. — in Russian.
5. В. А. Булавский, Р. А. Звягина, М. А. Яковлева. Численные методы линейного программирования. — М: Наука, 1977.
   • V. A. Bulavskij, R. A. Zvjagina, M. A. Yakovleva. Numerical methods of linear programming. — Moscow: Nauka, 1977. — in Russian. — MathSciNet: MR0508305. — zbMATH: Zbl 0444.90054.
6. В. А. Вальковский, В. Э. Малышкин. Синтез параллельных программ и систем на вычислительных моделях. — Новосибирск: Наука, 1988.
   • V. A. Val'kovskij, V. E. Malyshkin. Synthesis of parallel programs and systems on the computational models. — Novosibirsk: Nauka, 1988. — in Russian.
7. Ф. П. Васильев, А. Ю. Иваницкий. Линейное программирование. — М: Факториал, 2003.
   • F. P. Vasil'ev, A. Yu. Ivanickij. Linear programming. — Moscow: Faktorial, 2003. — in Russian. — MathSciNet: MR2094318. — zbMATH: Zbl 1200.90003.
8. В. М. Вержбицкий. Численные методы. Линейная алгебра и нелинейные уравнения. — М: Издательский дом «ОНИКС 21 век», 2005.
   • V. M. Verzhbickij. Numerical methods. Linear algebra and nonlinear equations. — Moscow: ONYX 21 century, 2005. — in Russian.
9. Н. О. Вильчевский. О выборе коэффициента штрафа в задачах линейного программирования // Автоматика и телемеханика. — 1970. — № 4. — С. 121–126.
   • N. O. Vil'chevskij. On the choice of the penalty coefficient in the linear programming problems // Automation and remote control. — 1970. — no. 4. — P. 121–126. — in Russian. — Math-Net: Mi eng/at9911.
10. О. Н. Вылегжанин, Г. И. Шкатова. Учет ограничений равенств при решении оптимизационных задач с линейными ограничениями // Известия Томского политехнического университета. — 2008. — Т. 312, № 5. — С. 76–78.
    • O. N. Vylegzhanin, G. I. Shkatova. The constraints of equations in solving optimization problems with linear constraints // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. — 2008. — V. 312, no. 5. — P. 76–78. — in Russian.
11. В. А. Гаранжа, А. И. Голиков, Ю. Г. Евтушенко, М. Х. Нгуен. Параллельная реализация метода Ньютона для решения больших задач линейного программирования // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 2009. — Т. 49, № 8. — С. 1369–1384.
    • V. A. Garanzha, A. I. Golikov, Yu. G. Evtushenko, M. H. Nguen. Parallel implementation of Newton's method for solving large linear programming problems // Computational mathematics and mathematical physics. — 2009. — V. 49, no. 8. — P. 1369–1384. — in Russian. — DOI: 10.1134/S096554250908003X. — Math-Net: Mi eng/zvmmf4732. — MathSciNet: MR2603145. — zbMATH: Zbl 1183.90297.
12. Д. Гейл. Теория линейных экономических моделей. — М: Изд-во иностр. лит, 1963.
    • D. Gejl. Teorija linejnyh jekonomicheskih modelej. — Moscow: Izd-vo inostr lit, 1963. — in Russian.
    • D. Gale. The theory of linear economic models. — McGraw Book Company, 1960. — MathSciNet: MR0115801.
13. Ф. Гилл, У. Мюррей, М. Райт. Практическая оптимизация. — М: Мир, 1985.
    • F. Gill, U. Mjurrej, M. Rajt. Prakticheskaja optimizacija. — Moscow: Mir, 1985. — in Russian. — MathSciNet: MR0801546.
    • Ph. E. Gill, W. Murray, M. H. Wright. Practical optimization. — System Optimization Laboratory Department of Operations Research Stanford University California, USA. — Academic Press, 1981. — MathSciNet: MR0634376. — zbMATH: Zbl 0503.90062.
14. Е. Г. Гольштейн, Д. Б. Юдин. Новые направления в линейном программировании. — М: Сов. радио, 1966.
    • E. G. Gol'shtejn, D. B. Judin. New directions in linear programming. — Moscow: Sov. radio, 1966. — in Russian.
15. О. Н. Григорьева, О. А. Дмитриева. Моделирование линейных динамических систем большой размерности с разреженными матрицами коэффициентов / Информатика и компьютерные технологии – 2011. — Донецк: Донецкий национальный технический университет, 2011. — С. 199–203.
    • O. N. Grigor'eva, O. A. Dmitrieva. Modeling linear dynamical systems of high dimension with sparse matrices of coefficients / Informatics and computer technologies – 2011. — Donetsk: Donetsk national technical University, 2011. — P. 199–203. — in Russian.
16. Дж. Б. Данциг. Линейное программирование, его применения и обобщения. — М: Прогресс, 1966.
    • Dzh. B. Dancig. Linejnoe programmirovanie, ego primenenija i obobshhenija. — Moscow: Progress, 1966. — in Russian.
    • G. B. Dantzig. Linear programming and extensions. — The Rand Corporation and University of California, Berkeley. — Princeton, New Jersey: Princeton University Press, 1963. — MathSciNet: MR0201189. — zbMATH: Zbl 0108.33103.
17. А. Джордж, Дж. Лю. Численное решение больших разреженных систем уравнений. — М: Мир, 1984.
    • A. Dzhordzh, Dzh. Lju. Chislennoe reshenie bol'shih razrezhennyh sistem uravnenij. — Moscow: Mir, 1984. — in Russian. — MathSciNet: MR0741997.
    • A. George, J. W.-H. Liu. Computer solution of large sparse positive definite systems. — Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, Inc, 1981. — MathSciNet: MR0646786. — zbMATH: Zbl 0516.65010.
18. И. И. Дикин. Итеративное решение задач линейного и квадратичного программирования // Докл. АН СССР. — 1967. — Т. 174, № 4. — С. 745–747.
    • I. I. Dikin. Iterative solution of problems of linear and quadratic programming // Dokl. AN SSSR. — 1967. — V. 174, no. 4. — P. 745–747. — in Russian. — MathSciNet: MR0221850.
19. О. А. Дмитриева. Оптимизация выполнения матрично-векторных операций при параллельном моделировании динамических процессов // Науковi працi ДонНТУ. Сер. Обчислювальна технiка та автоматизацiя. — 2014. — № 1 (26). — С. 94–100.
    • O. A. Dmitrieva. Optimization of performance of matrix and vector operations at parallel simulation of dynamic processes // Donetsk National Technical University. — 2014. — no. 1 (26). — P. 94–100. — in Russian.
20. Ю. Г. Евтушенко. Два численных метода решения задач нелинейного программирования // Докл. АН СССР. — 1974. — Т. 215, № 1. — С. 38–40. — zbMATH: Zbl 0314.90083.
    • Yu. G. Evtushenko. Two numerical methods of solving non-linear programming problems // Dokl. AN SSSR. — 1974. — V. 215, no. 1. — P. 38–40. — in Russian. — MathSciNet: MR0525730. — zbMATH: Zbl 0314.90083.
21. Ю. Г. Евтушенко, В. Г. Жадан. Барьерно-проективные и баръерно-ньютоновские численные методы оптимизации (случай линейного программирования). — М: ВЦ РАН, 1992.
    • Yu. G. Evtushenko, V. G. Zhadan. Barrier-projective and barrier-newton numerical optimization methods (linear programming). — Moscow: CCRAS, 1992. — in Russian.
22. Ю. Г. Евтушенко, В. Г. Жадан. Релаксационный метод решения задач нелинейного программирования // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 1977. — Т. 17, № 4. — С. 890–904. — zbMATH: Zbl 0397.90089.
    • Yu. G. Evtushenko, V. G. Zhadan. The relaxation method of solving problems of nonlinear programming // Computational mathematics and mathematical physics. — 1977. — V. 17, no. 4. — P. 890–904. — in Russian. — Math-Net: Mi eng/zvmmf5955. — zbMATH: Zbl 0397.90089.
23. Ю. Г. Евтушенко, В. Г. Жадан. Численные методы решения некоторых задач исследования операций // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 1973. — Т. 13, № 3. — С. 583–597.
    • Yu. G. Evtushenko, V. G. Zhadan. Numerical methods for solving some problems of operations research // Computational mathematics and mathematical physics. — 1973. — V. 13, no. 3. — P. 583–597. — in Russian. — Math-Net: Mi eng/zvmmf6567. — MathSciNet: MR0327037.
24. Ю. Г. Евтушенко, В. Г. Жадан, А. П. Черенков. Применение метода Ньютона к решению задач линейного программирования // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 1995. — Т. 35, № 6. — С. 850–866. — zbMATH: Zbl 0854.90095.
    • Yu. G. Evtushenko, V. G. Zhadan, A. P. Cherenkov. Application of the Newton method to solving linear programming problems // Computational mathematics and mathematical physics. — 1995. — V. 35, no. 6. — P. 850–866. — in Russian. — Math-Net: Mi eng/zvmmf2384. — MathSciNet: MR1342524. — zbMATH: Zbl 0854.90095.
25. И. И. Еремин, Н. Н. Астафьев. Введение в теорию линейного и выпуклого программирования. — М: Наука, 1976.
    • I. I. Eremin, N. N. Astaf'ev. Introduction to the theory of linear and convex programming. — Moscow: Nauka, 1976. — in Russian. — MathSciNet: MR0475825. — zbMATH: Zbl 0463.90059.
26. И. И. Еремин. Двойственность в линейной оптимизации. — Екатеринбург: УрО РАН, 2001.
    • I. I. Eremin. Duality in linear optimization. — Ekaterinburg: UrO RAN, 2001. — in Russian.
27. И. И. Еремин. Противоречивые модели оптимального планирования. — М: Наука, 1983.
    • I. I. Eremin. Contradictory models of optimal planning. — Moscow: Nauka, 1983. — in Russian. — MathSciNet: MR0979092.
28. И. И. Еремин. Теория линейной оптимизации. — Екатеринбург: УрО РАН, 1998.
    • I. I. Eremin. Theory of linear optimization. — Ekaterinburg: UrO RAN, 2001. — in Russian. — MathSciNet: MR2490257.
29. И. И. Еремин, В. Д. Мазуров, Н. Н. Астафьев. Несобственные задачи линейного и выпуклого программирования. — М: Наука, 1983.
    • I. I. Eremin, V. D. Mazurov, N. N. Astaf'ev. Improper problems of linear and convex programming. — Moscow: Nauka, 1983. — in Russian. — MathSciNet: MR0732441. — zbMATH: Zbl 0576.90078.
30. Г. А. Зеленков, А. Б. Хакимова. Подход к разработке алгоритмов ньютоновских методов оптимизации, программная реализация и сравнение эффективности // Компьютерные исследования и моделирование. — 2013. — Т. 5, № 3. — С. 367–377. — DOI: 10.20537/2076-7633-2013-5-3-367-377
    • G. A. Zelenkov, A. B. Hakimova. Approach to development of algorithms of Newtonian methods of unconstrained optimization, their software implementation and benchmarking // Computer Research and Modeling. — 2014. — V. 5, no. 3. — P. 367–377. — in Russian. — DOI: 10.20537/2076-7633-2013-5-3-367-377
31. Г. Зойтендейк. Методы возможных направлений. — М: ИЛ, 1963.
    • G. Zojtendejk. Metody vozmozhnyh napravlenij. — Moscow: IL, 1963. — in Russian.
    • G. Zoutendijk. Methods of Feasible Directions. A study in linear and non-linear programming. — Research mathematician, Koninklijke shell laboratories, Amsterdam. — Elselvier Publishing Company, 1960. — MathSciNet: MR0129119. — zbMATH: Zbl 0097.35408.
32. Л. В. Канторович. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. — М: Изд. АН СССР, 1959.
    • L. V. Kantorovich. Economic calculation of best utilization of resources. — Moscow: Izd. AN SSSR, 1959. — in Russian. — MathSciNet: MR0121233.
33. У. X. Малков. Обзор путей повышения эффективности мультипликативного алгоритма симплекс-метода // Математические методы решения экономических задач. — 1977. — № 7. — С. 30–51.
    • U. H. Malkov. Overview of ways to improve the efficiency of the multiplicative algorithm of the simplex method // Mathematical methods of solving economic problems. — 1977. — no. 7. — P. 30–51. — in Russian. — MathSciNet: MR0503737.
34. Б. Муртаф. Современное линейное программирование. — М: Мир, 1984.
    • B. Murtaf. Sovremennoe linejnoe programmirovanie. — Moscow: Mir, 1984. — in Russian. — MathSciNet: MR0761571.
    • B. A. Murtagh. Advanced linear programming: computation and practice. — New York: McGraw-Hill International Book Company, 1981. — MathSciNet: MR0609151. — zbMATH: Zbl 0525.90062.
35. А. О. Отаров, Э. П. Уразымбетова, А. А. Отаров. Решение неустойчивых систем линейных алгебраических уравнений методом дифференциального спуска // Вестник Каракалпакского государственного университета им. Бердаха. — Ташкент: SAYDANA-PRINT, 2010. — № 3–4. — С. 7–15.
    • A. O. Otarov, E. P. Urazymbetova, A. A. Otarov. The solution of unstable systems of linear algebraic equations by the method of differential descent // Bulletin of Karakalpak state University After Berdakh. — Tashkent: SAYDANA-PRINT, 2010. — no. 3–4 (8–9). — P. 7–15. — in Russian.
36. Б. Парлетт. Симметричная проблема собственных значений. Численные методы. — М: Мир, 1983.
    • B. Parlett. Simmetrichnaja problema sobstvennyh znachenij. Chislennye metody. — Moscow: Mir, 1983. — in Russian. — MathSciNet: MR0702348.
    • B. N. Parlett. The symmetric eigenvalue problem. — California: University of California Berkeley, 1980. — MathSciNet: MR1490034.
37. С. Писсанецки. Технология разреженных матриц. Пер. с англ. — М: Мир, 1988. — 410 с.
    • S. Pissanecki. Tehnologija razrezhennyh matric. — Moscow: Mir, 1988. — in Russian. — MathSciNet: MR0954834.
    • S. Pissanetzky. Sparse matrix technology. — Centro Atamico Bariloche, Bariloche, Argentina. — Academic Press Inc, 1984. — MathSciNet: MR0751237. — zbMATH: Zbl 0536.65019.
38. Б. Т. Поляк. Введение в оптимизацию. — М: Наука, 1983.
    • B. T. Poljak. Introduction to optimization. — M: Nauka, 1983. — in Russian. — MathSciNet: MR0719196.
39. Б. Т. Поляк. Метод Ньютона и его роль в оптимизации и вычислительной математике // Труды ИСА РАН. — 2006. — Т. 28. — С. 48–66.
    • B. T. Poljak. Newton's method and its role in optimization and computational mathematics // Proceedings of ISA RAS. — 2006. — V. 28. — P. 48–66. — in Russian.
40. Б. С. Разумихин. О двух методах условной оптимизации II. Метод годографа для задач линейного программирования // Модели и методы оптимизации. Тр. ВНИИСИ. — М: ВНИИСИ, 1980. — № 3. — С. 37–53.
    • B. S. Razumihin. Two methods of constrained optimization II. Hodograph method for linear programming problems // Models and methods of optimization. Tr. VNIISI. — Moscow: VNIISI, 1980. — no. 3. — P. 37–53. — in Russian. — MathSciNet: MR0371384.
41. Б. С. Разумихин. Физические модели и методы теории равновесия в программировании и экономике. — М: Наука, 1975.
    • B. S. Razumihin. Physical models and methods of equilibrium theory in programming and Economics. — Moscow: Nauka, 1975. — in Russian. — MathSciNet: MR0439228.
42. Л. Б. Рапопорт. Модифицированный метод годографа для задач линейного программирования // Модели и методы оптимизации. Тр. ВНИИСИ. — М: ВНИИСИ, 1980, 1980. — № 3. — С. 82–93.
    • L. B. Rapoport. Modified hodograph method for linear programming problems // Models and methods of optimization. Tr. VNIISI. — Moscow: VNIISI, 1980, 1980. — no. 3. — P. 82–93. — in Russian.
43. И. В. Романовский, С. С. Сурин. Триангуляция базисной матрицы и мультипликативный алгоритм решения задач линейного программирования // Оптимальное планирование. — Новосибирск: Изд. ИМ СО АН СССР, 1969. — № 12. — С. 48–51.
    • I. V. Romanovskij, S. S. Surin. Triangulation of the base matrix, and the multiplicative algorithm for solving linear programming problems // Optimal planning. — Novosibirsk: Izd. THEM WITH of the USSR, 1969. — V. 12. — P. 48–51. — in Russian. — MathSciNet: MR0416038.
44. А. Б. Свириденко. Априорная поправка в ньютоновских методах оптимизации // Компьютерные исследования и моделирование. — 2015. — Т. 7, № 4. — С. 835–863. — DOI: 10.20537/2076-7633-2015-7-4-835-863
    • A. B. Sviridenko. The correction to Newton's methods of optimization // Computer Research and Modeling. — 2015. — V. 7, no. 4. — P. 835–863. — in Russian. — DOI: 10.20537/2076-7633-2015-7-4-835-863
45. А. Б. Свириденко, Г. А. Зеленков. Взаимосвязь и реализация квазиньютоновских и ньютоновских методов безусловной оптимизации // Компьютерные исследования и моделирование. — 2016. — Т. 8. — С. 55–78. — DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-1-55-78
    • A. B. Sviridenko, G. A. Zelenkov. Correlation and realization of quasi-Newton methods of absolute optimization // Computer Research and Modeling. — 2016. — V. 8, no. 1. — P. 55–78. — in Russian. — С. 55–78. — DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-1-55-78
46. Г. Стренг. Линейная алгебра и ее применения. — М: Мир, 1980.
    • G. Streng. Linejnaja algebra i ee primenenija. — M: Mir, 1980. — in Russian.
    • G. Strang. Linear algebra and its applications. — New York, San Francisco, London: Academic Press, 1976. — MathSciNet: MR0384823. — zbMATH: Zbl 0338.15001.
47. А. Схрейвер. Теория линейного и целочисленного программирования. — М: Мир, 1991.
    • A. Shrejver. Teorija linejnogo i celochislennogo programmirovanija. — Moscow: Mir, 1991. — in Russian. — MathSciNet: MR1224001.
    • A. Schrijver. Theory of linear and integer programming. — Department of Econometrics, Tilburg University and Centrum voor Wickunde en Informatica, Amsterdam. — A Wiley-Interscience Publication, John Wiley & sons, 1990. — MathSciNet: MR0874114.
48. А. Фиакко, Г. Мак-Кормик. Нелинейное программирование. Методы последовательной безусловной минимизации. — М: Мир, 1972.
    • A. Fiakko, G. Mak-Kormik. Nelinejnoe programmirovanie. Metody posledovatel'noj bezuslovnoj minimizacii. — Moscow: Mir, 1972. — in Russian. — MathSciNet: MR0353993.
    • A. V. Fiacco, G. P. McCormick. Nonlinear programming: sequential unconstrained minimization techniques. — Research analysis corporation McLean, Virginia. — New York, London, Sydney, Toronto: John Wiley and cons, Inc, 1968. — MathSciNet: MR0243831. — zbMATH: Zbl 0193.18805.
49. А. Б. Хакимова, Г. А. Зеленков, И. Г. Рзун. Подход к увеличению эффективности мультипликативного алгоритма симплекс-метода // Труды ИСА РАН «Динамика неоднородных систем». — М: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. — Т. 53 (2), № 14. — С. 245–251.
    • A. B. Khakimova, G. A. Zelenkov, I. G. Rzun. Approach to increase the efficiency of the multiplicative algorithm of the simplex method // The works of ISA Russian Academy of Sciences “Dynamics of heterogeneous systems”. — 2010. — V. 53 (2), no. 14. — P. 245–251. — in Russian.
50. А. А. Цыганков. Новые условия экстремума для гладких задач с ограничениями в форме равенств // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 2001. — Т. 41, № 10. — С. 1474–1484. — zbMATH: Zbl 1045.90081.
    • A. A. Cygankov. New extremum conditions for smooth problems with constraints in form of equalities // Computational Mathematics and Mathematical Physics. — 2001. — V. 41, no. 10. — P. 1474–1484. — in Russian. — Math-Net: Mi eng/zvmmf1270. — MathSciNet: MR1882263.
51. С. Н. Черников. Линейные неравенства. — М: Наука, 1968.
    • S. N. Chernikov. Linear inequalities. — Moscow: Nauka, 1968. — in Russian. — MathSciNet: MR0254075.
52. И. Г. Черноруцкий. Методы оптимизации [Электронный ресурс]: Учебное пособие. — Электрон. текстовые дан. (1 файл:908 Кб). — Загл. с титул. экрана. — Доступ из сети Интернет, чтение. — Текстовый документ. — Adobe Acrobat Reader 6.0. — СПб: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, 2012. — http://elib.spbstu.ru/dl/2357.pdf.
    • I. G. Chernoruckij. Methods of optimization(Electronic resource). — — Adobe Acrobat Reader 6.0. — SPb: Saint Petersburg state Polytechnical University, 2012. — http://elib.spbstu.ru/dl/2357.pdf. — in Russian.
53. И. Г. Черноруцкий. Методы оптимизации. Компьютерные технологии. — СПб: БХВ-Петербург, 2011. — 384 с.
    • I. G. Chernoruckij. Methods of optimization. Computer technology. — St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2011. — 384 p. — in Russian.
54. И. Г. Черноруцкий. Практическая оптимизация и невыпуклые задачи // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. — СПб: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2013. — № 4(176). — С. 79–86.
    • I. G. Chernoruckij. Practical optimization and nonconvex problems // Nauchno-tekhnicheskie Vedomosti SPbGPU. Informatics. Telecommunications. Management. — St. Petersburg: Federal state Autonomous educational institution of higher professional education “Saint-Petersburg Polytechnic University Peter the Great”, 2013. — no. 4(176). — P. 79–86. — in Russian.
55. В. Н. Шевченко, Н. Ю. Золотых. Линейное и целочисленное программирование: Учебное пособие. — Нижний Новгород: Изд. Нижегородского Государственного Университета, 2002.
    • V. N. Shevchenko, N. Yu. Zolotyh. Linear and integer programming. — Nizhny Novgorod: Ed. Nizhny Novgorod State University, 2002. — in Russian.
56. Д. Б. Юдин, Е. Г. Гольштейн. Линейное программирование: теория, методы и приложения. — М: Наука, 1969.
    • D. B. Yudin, E. G. Gol'shtejn. Linear programming: theory, methods and applications. — Moscow: Nauka, 1969. — in Russian. — MathSciNet: MR0411614.
57. А. Б. Ядыкин. О параметризации в вырожденных задачах квадратичного программирования // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 1977. — № 3. — С. 634–648.
    • A. B. Yadykin. On the parametrization in degenerate quadratic programming problems // Computational mathematics and mathematical physics. — 1977. — no. 3. — P. 634–648. — in Russian. — Math-Net: Mi eng/zvmmf6018. — MathSciNet: MR0449683. — zbMATH: Zbl 0358.90050.
58. R. G. Bland. New finite pivot rules for simplex method // Math. Oper. Res. — 1977. — V. 2. — P. 103–107. — DOI: 10.1287/moor.2.2.103. — MathSciNet: MR0459599. — zbMATH: Zbl 0408.90050.
59. G. B. Dantzig. Linear programming and extensions. — N. J: Princeton U. P, 1963. — MathSciNet: MR0201189. — zbMATH: Zbl 0108.33103.
60. G. B. Dantzig. Making progress during a stall in the simplex algorithm // Linear Algebra and its Applications. — 1989. — V. 114. — P. 251–259. — DOI: 10.1016/0024-3795(89)90464-3. — MathSciNet: MR0986878. — zbMATH: Zbl 0666.65043.
61. G. B. Dantzig, W. Orchard-Hays. The product form for the inverse in simplex method // Math. Tables Aids Cornput. — 1954. — V. 8. — P. 64–67. — DOI: 10.2307/2001993. — MathSciNet: MR0061469. — zbMATH: Zbl 0055.35103.
62. Yu. G. Evtushenko, V. G. Zhadan. Space-transformation technique: the state of the art / Nonlinear Optimization and Applications. — Kluwer Acad. Publis, 1996. — P. 101–123. — G. DI Pillo, F. Giannessi. — zbMATH: Zbl 0976.90103.
63. J. J. H. Forrest, J. A. Tomlin. Updating triangular factors of the basis to maintain sparsity in the product form simplex method // Math. Program. — 1972. — V. 2. — P. 263–278. — DOI: 10.1007/BF01584548. — MathSciNet: MR0307692. — zbMATH: Zbl 0288.90048.
64. C. Kanzow, H. Qi, L. Qi. On the Minimum Norm Solution of Linear Programs // Journal of Optimization Theory and Applications. — 2003. — V. 116. — P. 333–345. — DOI: 10.1023/A:1022457904979. — MathSciNet: MR1967673. — zbMATH: Zbl 1043.90046.
65. N. Karmarcar. A new polinomial-time algorithm for linear programming // Combinatorica. — 1984. — no. 4. — P. 373–395. — DOI: 10.1007/BF02579150. — MathSciNet: MR0779900.
66. V. Malyshkin. Fragmented Programming of Library Parallel Numerical Subroitines / Proceedings of the 7-th Int. conference on New Trends in Software Methodologies, Tools and Techniques, IOS Press. — V. 193. — P. 425–430. — 28–30 September, 2007, Dubai.
67. O. L. Mangasarian. Least-norm linear programming solution as an unconstrained minimization problem // J. Math. Analysis and Applic. — 1983. — V. 92. — P. 240–251. — DOI: 10.1016/0022-247X(83)90283-4. — MathSciNet: MR0694175. — zbMATH: Zbl 0525.90064.
68. O. L. Mangasarian, R. R. Meyer. Nonlinear perturbation of linear programs // SIAM J. Control and Optimizat. — 1979. — V. 17, no. 6. — P. 745–752. — DOI: 10.1137/0317052. — MathSciNet: MR0548702. — zbMATH: Zbl 0432.90047.
69. O. L. Mangasarian. A Newton Method for Linear Programming // Journal of Optimization Theory and Applications. — 2004. — V. 121. — P. 1–18. — DOI: 10.1023/B:JOTA.0000026128.34294.77. — MathSciNet: MR2062967. — zbMATH: Zbl 1140.90467.
70. O. L. Mangasarian. Nonlinear programming. — Philadelphia: SIAM, 1994. — MathSciNet: MR1297120. — zbMATH: Zbl 0833.90108.
71. О. L. Mangasarian. Normal solutions of linear programs // Math. Program. Study. — 1984. — V. 22. — P. 206–216. — DOI: 10.1007/BFb0121017. — MathSciNet: MR0774243. — zbMATH: Zbl 0588.90058.
72. Cs. Mе́szа́ros. The BPMPD interior point solver for convex quadratic programming problems // Optimizat. Meth. and Software. — 1999. — V. 11, no. 1–4. — P. 431–449.
73. D. M. Ryan, M. R. Osborne. On the solution of highly degenerate linear programmes // Mathematical Programming. — 1988. — V. 41, no. 1–4. — P. 385–392. — DOI: 10.1007/BF01580776. — MathSciNet: MR0955214. — zbMATH: Zbl 0651.90045.
74. P. Wolfe. A technique for resolving degeneracy in linear programming // J. Soc. Indust. and Appl. Math. — 1963. — V. 11. — P. 205–211. — DOI: 10.1137/0111016. — MathSciNet: MR0153485. — zbMATH: Zbl 0127.36903.