All issues

List of references:

1. Е. Г. Анциферов, В. И. Тарасов. К решению систем квадратичных уравнений, моделирующих распределение нагрузок в электрических сетях // Изв. высших учебных заведений. Математика. — 1994. — № 12. — С. 8–19.
   • E. G. Anciferov, V. I. Tarasov. To the solution of systems of quadratic equations, modeling the distribution of loads in electrical networks // News of higher educational institutions. Mathematics. — 1994. — no. 12. — P. 8–19. — in Russian. — MathSciNet: MR1391126.
2. Е. Р. Алексеев, О. В. Чеснокова. MATLAB 7. — М: НТ Пресс, 2006.
   • E. R. Alekseev, O. V. Chesnokova. MATLAB 7. — Moscow: NT Press, 2006. — in Russian.
3. Е. Н. Аристова, Н. А. Завьялова, А. И. Лобанов. Практические занятия по вычислительной математике. Часть 1. — М: МФТИ, 2014.
   • E. N. Aristova, N. A. Zav'jalova, A. I. Lobanov. Practical classes on computational mathematics. Part 1. — Moscow: MFTI, 2014. — in Russian.
4. В. В. Воеводин. Вычислительные основы линейной алгебры. — М: Наука, 1977.
   • V. V. Voevodin. Computational fundamentals of linear algebra. — Moscow: Nauka, 1977. — in Russian. — MathSciNet: MR0357426.
5. Ф. Гилл, У. Мюррей, М. Райт. Практическая оптимизация. — М: Мир, 1985.
   • Ph. E. Gill, W. Murray, M. H. Wright. Practical optimization. — System Optimization Laboratory Department of Operations Research Stanford University California. — USA: Academic Press, 1981.
   • F. Gill, U. Mjurrej, M. Rajt. Prakticheskaja optimizacija. — Moscow: Mir, 1985. — Russ. ed.
6. В. И. Горбаченко. Вычислительная линейная алгебра с примерами на MATLAB. — СПб: БХВ-Петербург, 2011.
   • V. I. Gorbachenko. Computational linear algebra with examples in MATLAB. — Saint-Petersburg: BHV-Peterburg, 2011. — in Russian.
7. 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.
8. В. А. Даугавет. Численные методы квадратичного программирования. — СПб: Изд-во СПбГУ, 2004.
   • V. A. Daugavet. Numerical methods of quadratic programming. — Saint-Petersburg: SPbGU, 2004. — in Russian.
9. О. А. Дмитриева. Оптимизация выполнения матрично-векторных операций при параллельном моделировании динамических процессов // Науковi працi ДонНТУ. Серiя: 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.
10. В. А. Ильин, Э. Г. Позняк. Линейная алгебра. — учеб. для вузов. — М: Физматлит, 2010.
    • V. A. Il'in, Je. G. Poznjak. Linear algebra. — proc. for higher education institutions. — Moscow: Fizmatlit, 2010. — in Russian.
11. А. Ю. Кетков, М. М. Шульц. MATLAB 7. Программирование, численные методы. — СПб: БХВ-Петербург, 2005.
    • A. Ju. Ketkov, M. M. Shul'c. MATLAB 7. Programming, numerical methods. — Saint-Petersburg: BHV-Peterburg, 2005. — in Russian.
12. Е. Н. Климова, В. Л. Шур, О. В. Москалец. Математическое моделирование оптимального портфеля ценных бумаг с ограничениями на отдельные активы // Вестн. СамГУ: Естественнонаучная сер. — Самара, 2008. — № 8/2 (67). — С. 263–275.
    • E. N. Klimova, V. L. Shur, O. V. Moskalec. Mathematical modeling of an optimal portfolio of securities with restrictions on individual assets // Vestn. Samara state University: natural Science series. — Samara, 2008. — no. 8/2 (67). — P. 263–275. — in Russian.
13. В. Н. Кублановская. О некоторых алгоритмах для решения полной проблемы собственных значений // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. — 1961. — Т. 1, № 4. — С. 555–570.
    • V. N. Kublanovskaja. On some algorithms for the solution of the complete problem of eigenvalues // Computational mathematics and mathematical physics. — 1961. — V. 1, no. 4. — P. 555–570. — in Russian. — Math-Net: Mi eng/zvmmf8025. — MathSciNet: MR0136058.
14. Н. Н. Куцый, Е. А. Осипова. Проблема начального допустимого базиса при решении задач линейного программирования // Вестн. ТГТУ. — Тамбов, 2010. — Т. 16, № 4. — С. 780–788.
    • N. N. Kucyj, E. A. Osipova. The problem is a valid initial basis in the solution of linear programming problems // Vestn. TGTU. — Tambov, 2010. — V. 16, no. 4. — P. 780–788. — in Russian.
15. В. М. Лачинов, А. О. Поляков. Информодинамика или Путь к Миру открытых систем. — СПб: Изд-во СПбГТУ, 1999.
    • V. M. Lachinov, A. O. Poljakov. Informodynamics or the way to the world of open systems. — Saint-Petersburg: Izd-vo SPbGTU, 1999. — in Russian.
16. А. А. Леонов, Д. А. Жолобов. Расширение симплекс-метода для решения задач квадратичного программирования / Науч. сессия МИФИ–2004. — М: МИФИ, 2004. — Т. 13. — С. 82–83.
    • A. A. Leonov, D. A. Zholobov. Extension of the simplex method for solving quadratic programming problems / Scientific. session MIFI–2004. — Moscow: MIFI, 2004. — V. 13. — P. 82–83. — in Russian.
17. М. А. Новиков. О приведении матриц квадратичных форм к взаимно упрощенным // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. — 2010. — № 2(26). — С. 181–187.
    • M. A. Novikov. On the approximation of the matrices of quadratic forms to the mutually simplified // The Modern technologies. System analysis. Modeling. — 2010. — no. 2(26). — P. 181–187. — in Russian.
18. С. Писсанецки. Технология разреженных матриц. — Пер. с англ. — М: Мир, 1988. — 410 с.
    • S. Pissanetzky. Sparse matrix technology. — Academic Press Inc, 1984. — MathSciNet: MR0751237.
    • S. Pissanecki. Tehnologija razrezhennyh matric. — Moscow: Mir, 1988. — Russ. ed.
19. Б. Т. Поляк. Введение в оптимизацию. — М: Наука, 1983. — 384 с.
    • B. T. Poljak. Introduction to optimization. — Moscow: Nauka, 1983. — 384 p. — in Russian. — MathSciNet: MR0719196.
20. Э. Р. Розендорн, Н. В. Ефимов. Линейная алгебра и многомерная геометрия. — учебник. — М: Физматлит, 2005.
    • Je. R. Rozendorn, N. V. Efimov. Linear algebra and multidimensional geometry. — Moscow: Fizmatlit, 2005. — in Russian. — MathSciNet: MR0463190.
21. 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
22. А. Б. Свириденко. Прямые мультипликативные методы для разреженных матриц. Несимметричные линейные системы // Компьютерные исследования и моделирование. — 2016. — Т. 8, № 6. — С. 833–860. — DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-6-833-860
    • A. B. Sviridenko. Direct multiplicative methods for sparse matrices. Unbalanced linear systems // Computer research and modeling. — 2016. — V. 8, no. 6. — P. 833–860. — in Russian. — DOI: 10.20537/2076-7633-2016-8-6-833-860
23. А. Б. Свириденко. Прямые мультипликативные методы для разреженных матриц. Линейное программирование // Компьютерные исследования и моделирование. — 2017. — Т. 9, № 2. — С. 143–165. — DOI: 10.20537/2076-7633-2017-9-2-143-165
    • A. B. Sviridenko. Direct multiplicative methods for sparse matrices. Linear Programming // Computer research and modeling. — 2017. — V. 9, no. 2. — P. 143–165. — in Russian. — DOI: 10.20537/2076-7633-2017-9-2-143-165.
24. А. Б. Свириденко. Прямые мультипликативные методы для разреженных матриц. Ньютоновские методы // Компьютерные исследования и моделирование. — 2017. — Т. 9, № 5. — С. 679–703. — DOI: 10.20537/2076-7633-2017-9-5-679-703
    • A. B. Sviridenko. Direct multiplicative methods for sparse matrices. Newton methods // Computer research and modeling. — 2017. — V. 9, no. 5. — P. 679–703. — in Russian. — DOI: 10.20537/2076-7633-2017-9-5-679-703.
25. Г. Стренг. Линейная алгебра и ее применения. — М: Мир, 1980.
    • G. Streng. Linear Algebra and its Applications. — Moscow: Mir, 1980. — in Russian.
26. А. Г. Сухарев, А. В. Тимохов, В. В. Федоров. Курс методов оптимизации. — М: Физматлит, 2011. — 384 с.
    • A. G. Sukharev, A. V. Timokhov, V. V. Fedorov. Course of optimization methods. — Moscow: Fizmatlit, 2011. — 509 p. — MathSciNet: MR0875225.
27. С. И. Татаренко. Линейное решение задачи квадратичного программирования // Программные продукты и системы. — 2014. — № 3(107). — С. 36–40.
    • S. I. Tatarenko. Linear solution for quadratic programming problems // Software & Systems. — 2014. — no. 3(107). — P. 36–40. — in Russian. — DOI: 10.15827/0236-235X.107.036-040.
28. А. Б. Хакимова, Б. Б. Хакимов. Единый подход к решению задач математического программирования гуманитарной компьютерной клиники / Сборник статей I-й международной конференции «Системные, информационные и технические средства и технологии в профессиональной деятельности, образовании, оздоровлении и профилактике». — СПб, 2003. — С. 88–92.
    • A. B. Khakimova, B. B. Khakimov. A unified approach to the solution of problems of mathematical programming Humanities computer clinic / A collection of articles I international conference “System, information and technical tools and technologies in their professional activities, education, rehabilitation and prevention”. — Saint-Petersburg, 2003. — P. 88–92. — in Russian.
29. 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.
30. J. G. F. Francis. The QR Transformation, I // The Computer Journal. — 1961. — V. 4, no. 3. — P. 265–271. — DOI: 10.1093/comjnl/4.3.265. — MathSciNet: MR0130111.
31. C. A. Floudas, P. M. Pardalos. Recent Advances in Global Optimization. — Princeton University Press, 1992. — MathSciNet: MR1147432.
32. P. M. Pardalos. Construction of test problems in quadratic bivalent programming // ACM Transactions on Mathematical Software. — 1991. — V. 17, no. 1. — P. 74–87. — DOI: 10.1145/103147.103156. — MathSciNet: MR1103629.
33. P. M. Pardalos. Generation of Large-Scale Quadratic Programs // ACM Transactions on Mathematical Software. — 1993. — V. 13, no. 2. — P. 133.