對於線性規劃問題，設計類似的加速技術是可能的，但這將面臨一些挑戰。當前的加速技術主要針對特定的優化問題，如 $\\ell_{\\infty}$-迴歸，將這些技術應用於線性規劃需要新的思路和方法。
首先，必須探索如何將加速技術與現有的內點法相結合。這可能涉及到對內點法的改進，使其能夠在每次迭代中更有效地利用逆向維護數據結構。其次，對於權重更新的策略，需要設計出能夠在保持穩定性的同時，減少每次迭代計算成本的更新規則。
此外，對於矩陣運算的快速算法，必須進一步改進，以便在處理大型線性規劃問題時能夠保持高效。這可能需要引入新的數學工具或算法來優化矩陣乘法的計算。
最後，對於整體算法的設計，應考慮如何在保持算法穩定性的同時，實現更高的收斂速度。這可能涉及到對現有算法的重新設計，或是引入新的優化策略，以便在解決線性規劃問題時能夠有效地結合加速技術和逆向維護。