在有限精度算術中分析這些算法是一個挑戰，因為數值誤差可能會在多次迭代中累積，影響最終結果的準確性。現有的逆向維護內點法（IPM）分析提供了一些有用的啟發，特別是在如何控制誤差和保持算法穩定性方面。
首先，可以考慮使用誤差界限來量化每次迭代中可能引入的誤差。這可以通過引入潛在函數來實現，這些函數能夠在每次迭代中跟蹤權重的變化和相應的誤差。其次，應用馬爾可夫鏈或鞅理論來分析隨機過程中的誤差累積，這將有助於理解在有限精度下算法的行為。
此外，對於懶惰更新的策略，必須仔細設計以確保在有限精度下仍然能夠保持穩定性。這可能需要對更新步驟進行更細緻的控制，確保在每次更新中不會引入過大的誤差。最後，對於數據結構的設計，應考慮如何在有限精度下有效地維護矩陣的逆，這可能涉及到對現有數據結構的改進或新技術的引入。