This book is based on the lecture notes of the author delivered to the students at the Institute of Science, Banaras Hindu University, India. It covers simplex, revised simplex, two-phase method, duality, dual simplex, complementary slackness, transportation and assignment problems with good number of examples, clear proofs, MATLAB codes and homework problems. The book will be useful for both students and practitioners

（美）阿克斯勒 线性代数应该这样学(第2版)，1.12M.pdf

Linear Algebra and Its Applications习题解答，答案在手，线代我有

Python MIP（混合整数线性编程）工具 套件网站： : Python MIP是用于混合整数线性程序（MIP）建模和解决方案的Python工具集合。 MIP语法受启发。 就像一样，它也提供对高级求解器功能的访问，例如切割生成，惰性约束，MIPstart和解决方案池。 移植Pulp和Gurobi模型应该很容易。 MIP的一些主要功能包括： 高级建模：就像使用这样的高级语言一样，用Python轻松编写MIP模型：运算符重载使使用Python编写线性表达式变得容易。 全功能： 剪切生成器和惰性约束：通过在分支和剪切搜索过程中仅生成所需的不等式来处理具有大量约束的强公式； 解决方案池：查询在搜索过程中找到的精英解决方案集； MIPStart：使用问题相关的启发式方法为MIP搜索生成初始可行的解决方案。 快速：Python MIP软件包使用现代的python 模块直接调用已安

本文考虑了具有任意随机延迟的网络跟踪系统的通用延迟卡尔曼滤波器的设计。 首先，给出了传统卡尔曼滤波器（WSFKF）的等效加权求和形式，以提供一种新颖的帧来更有效地解决延迟滤波或失序测量（OOSM）估计。 实际上，这种形式充分利用了离线参数计算的特性，用于卡尔曼滤波器以及初始状态估计值和有序测量值的加权和，它们分别来自线性时不变（LTI）系统和线性最小均方误差（LMMSE）估算器。 其次，在时延测量和自适应在线加权系数矩阵的创新基础上，结合全局测量预测的替换和补偿运算，设计了一种适用于任意随机时延的新型时延卡尔曼滤波器。 与目前的延迟滤波器或OOSMs更新方法相比，该延迟估计器不仅算法结构更简洁，估计精度更高，而且应用范围更广。 通过实例验证了本文提出的时延估计器的有效性。

好不容易找到的，Linear Algebra and its Applications 3rd edition 习题解析。英文文字版，同课本配套。

英文原版，Michael H. Kutner, Christopher J. Nachtsheim, John Neter, William Li. 1500页，有课后习题答案，Student Solutions Manual to accompany Applied Linear Statistical Models Fifth Edition。楼主在国外读研究生时候的教材，非常深入地讲解线性模型和相关的误差诊断，方差分析，实验设计，等等。值得一读。找了了好长时间，仅限交流学习！

Kailath Thomas_linear estimation 线性估计

以前对多智能体系统的大多数研究都只考虑了一阶和二阶动力学。 在这篇综述中，我们介绍了与分布式高阶线性多主体协调相关的主要结果和进展。 我们还将讨论当前的挑战，并提出一些有前途的研究方向，以及需要进一步研究的未解决问题。

verycd上麻省理工线性代数公开课的答案