最佳化問題基礎 · 脈衝 R04

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batch-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-foundations · 2026-10-13 · 100 題

1. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-10,-8,12,0],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([-10, -8, 12, 0], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3])

應用基礎核對=([-10, -8, 12, 0], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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2. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-9,-5,11,1],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([-9, -5, 11, 1], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3])

應用基礎核對=([-9, -5, 11, 1], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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3. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-8,-2,10,2],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([-8, -2, 10, 2], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3])

應用基礎核對=([-8, -2, 10, 2], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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4. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-7,1,9,3],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([-7, 1, 9, 3], [是, 否, 否, 是], [0, 3])

應用基礎核對=([-7, 1, 9, 3], [是, 否, 否, 是], [0, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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5. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-6,4,8,4],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([-6, 4, 8, 4], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3])

應用基礎核對=([-6, 4, 8, 4], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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6. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-5,7,7,0],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([-5, 7, 7, 0], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3])

應用基礎核對=([-5, 7, 7, 0], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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7. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-4,-7,6,1],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([-4, -7, 6, 1], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3])

應用基礎核對=([-4, -7, 6, 1], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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8. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-3,-4,5,2],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([-3, -4, 5, 2], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3])

應用基礎核對=([-3, -4, 5, 2], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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9. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-2,-1,4,3],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-2, -1, 4, 3], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3])

應用基礎核對=([-2, -1, 4, 3], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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10. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[-1,2,3,4],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([-1, 2, 3, 4], [是, 否, 否, 是], [0, 3])

應用基礎核對=([-1, 2, 3, 4], [是, 否, 否, 是], [0, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-feasible-filter · candidate

11. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[0,5,2,0],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([0, 5, 2, 0], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3])

應用基礎核對=([0, 5, 2, 0], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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12. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[1,8,1,1],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([1, 8, 1, 1], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3])

應用基礎核對=([1, 8, 1, 1], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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13. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[2,-6,0,2],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([2, -6, 0, 2], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3])

應用基礎核對=([2, -6, 0, 2], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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14. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[3,-3,-1,3],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

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([3, -3, -1, 3], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3])

應用基礎核對=([3, -3, -1, 3], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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最佳化問題 · qf-app20-optimization-feasible-filter · candidate

15. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[4,0,-2,4],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([4, 0, -2, 4], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3])

應用基礎核對=([4, 0, -2, 4], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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16. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[5,3,-3,0],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([5, 3, -3, 0], [是, 否, 否, 是], [0, 3])

應用基礎核對=([5, 3, -3, 0], [是, 否, 否, 是], [0, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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17. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[6,6,-4,1],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([6, 6, -4, 1], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3])

應用基礎核對=([6, 6, -4, 1], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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18. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[7,-8,-5,2],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([7, -8, -5, 2], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3])

應用基礎核對=([7, -8, -5, 2], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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19. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[8,-5,-6,3],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([8, -5, -6, 3], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3])

應用基礎核對=([8, -5, -6, 3], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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20. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[9,-2,-7,4],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([9, -2, -7, 4], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3])

應用基礎核對=([9, -2, -7, 4], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-feasible-filter · candidate

21. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[10,1,-8,0],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([10, 1, -8, 0], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3])

應用基礎核對=([10, 1, -8, 0], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-feasible-filter · candidate

22. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[11,4,-9,1],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([11, 4, -9, 1], [是, 否, 否, 是], [0, 3])

應用基礎核對=([11, 4, -9, 1], [是, 否, 否, 是], [0, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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23. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[12,7,-10,2],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([12, 7, -10, 2], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3])

應用基礎核對=([12, 7, -10, 2], [是, 是, 是, 是], [0, 1, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-feasible-filter · candidate

24. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[13,-7,-11,3],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([13, -7, -11, 3], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3])

應用基礎核對=([13, -7, -11, 3], [是, 否, 是, 是], [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-feasible-filter · candidate

25. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-feasible-filter;資料={"values":[14,-4,-12,4],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([14, -4, -12, 4], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3])

應用基礎核對=([14, -4, -12, 4], [是, 是, 否, 是], [0, 1, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-feasible-filter · candidate

26. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-10,-8,12,0],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-10, -8, 12, 0], [是, 是, 否, 是], min, -10, [0])

應用基礎核對=([-10, -8, 12, 0], [是, 是, 否, 是], min, -10, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmin · candidate

27. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-9,-5,11,1],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-9, -5, 11, 1], [是, 否, 是, 是], min, -9, [0])

應用基礎核對=([-9, -5, 11, 1], [是, 否, 是, 是], min, -9, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmin · candidate

28. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-8,-2,10,2],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-8, -2, 10, 2], [是, 是, 是, 是], min, -8, [0])

應用基礎核對=([-8, -2, 10, 2], [是, 是, 是, 是], min, -8, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmin · candidate

29. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-7,1,9,3],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-7, 1, 9, 3], [是, 否, 否, 是], min, -7, [0])

應用基礎核對=([-7, 1, 9, 3], [是, 否, 否, 是], min, -7, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmin · candidate

30. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-6,4,8,4],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-6, 4, 8, 4], [是, 是, 是, 是], min, -6, [0])

應用基礎核對=([-6, 4, 8, 4], [是, 是, 是, 是], min, -6, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmin · candidate

31. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-5,7,7,0],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-5, 7, 7, 0], [是, 否, 是, 是], min, -5, [0])

應用基礎核對=([-5, 7, 7, 0], [是, 否, 是, 是], min, -5, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmin · candidate

32. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-4,-7,6,1],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-4, -7, 6, 1], [是, 是, 否, 是], min, -7, [1])

應用基礎核對=([-4, -7, 6, 1], [是, 是, 否, 是], min, -7, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmin · candidate

33. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-3,-4,5,2],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-3, -4, 5, 2], [是, 否, 是, 是], min, -3, [0])

應用基礎核對=([-3, -4, 5, 2], [是, 否, 是, 是], min, -3, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmin · candidate

34. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-2,-1,4,3],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-2, -1, 4, 3], [是, 是, 是, 是], min, -2, [0])

應用基礎核對=([-2, -1, 4, 3], [是, 是, 是, 是], min, -2, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmin · candidate

35. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[-1,2,3,4],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-1, 2, 3, 4], [是, 否, 否, 是], min, -1, [0])

應用基礎核對=([-1, 2, 3, 4], [是, 否, 否, 是], min, -1, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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36. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[0,5,2,0],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

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([0, 5, 2, 0], [是, 是, 是, 是], min, 0, [0, 3])

應用基礎核對=([0, 5, 2, 0], [是, 是, 是, 是], min, 0, [0, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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37. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[1,8,1,1],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

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([1, 8, 1, 1], [是, 否, 是, 是], min, 1, [0, 2, 3])

應用基礎核對=([1, 8, 1, 1], [是, 否, 是, 是], min, 1, [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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38. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[2,-6,0,2],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

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([2, -6, 0, 2], [是, 是, 否, 是], min, -6, [1])

應用基礎核對=([2, -6, 0, 2], [是, 是, 否, 是], min, -6, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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39. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[3,-3,-1,3],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

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([3, -3, -1, 3], [是, 否, 是, 是], min, -1, [2])

應用基礎核對=([3, -3, -1, 3], [是, 否, 是, 是], min, -1, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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40. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[4,0,-2,4],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([4, 0, -2, 4], [是, 是, 是, 是], min, -2, [2])

應用基礎核對=([4, 0, -2, 4], [是, 是, 是, 是], min, -2, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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41. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[5,3,-3,0],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([5, 3, -3, 0], [是, 否, 否, 是], min, 0, [3])

應用基礎核對=([5, 3, -3, 0], [是, 否, 否, 是], min, 0, [3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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42. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[6,6,-4,1],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([6, 6, -4, 1], [是, 是, 是, 是], min, -4, [2])

應用基礎核對=([6, 6, -4, 1], [是, 是, 是, 是], min, -4, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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43. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[7,-8,-5,2],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([7, -8, -5, 2], [是, 否, 是, 是], min, -5, [2])

應用基礎核對=([7, -8, -5, 2], [是, 否, 是, 是], min, -5, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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44. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[8,-5,-6,3],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([8, -5, -6, 3], [是, 是, 否, 是], min, -5, [1])

應用基礎核對=([8, -5, -6, 3], [是, 是, 否, 是], min, -5, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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45. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[9,-2,-7,4],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([9, -2, -7, 4], [是, 否, 是, 是], min, -7, [2])

應用基礎核對=([9, -2, -7, 4], [是, 否, 是, 是], min, -7, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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46. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[10,1,-8,0],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([10, 1, -8, 0], [是, 是, 是, 是], min, -8, [2])

應用基礎核對=([10, 1, -8, 0], [是, 是, 是, 是], min, -8, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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47. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[11,4,-9,1],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([11, 4, -9, 1], [是, 否, 否, 是], min, 1, [3])

應用基礎核對=([11, 4, -9, 1], [是, 否, 否, 是], min, 1, [3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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48. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[12,7,-10,2],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([12, 7, -10, 2], [是, 是, 是, 是], min, -10, [2])

應用基礎核對=([12, 7, -10, 2], [是, 是, 是, 是], min, -10, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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49. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[13,-7,-11,3],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([13, -7, -11, 3], [是, 否, 是, 是], min, -11, [2])

應用基礎核對=([13, -7, -11, 3], [是, 否, 是, 是], min, -11, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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50. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmin;資料={"values":[14,-4,-12,4],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,min,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([14, -4, -12, 4], [是, 是, 否, 是], min, -4, [1])

應用基礎核對=([14, -4, -12, 4], [是, 是, 否, 是], min, -4, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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51. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-10,-8,12,0],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-10, -8, 12, 0], [是, 是, 否, 是], max, 0, [3])

應用基礎核對=([-10, -8, 12, 0], [是, 是, 否, 是], max, 0, [3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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52. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-9,-5,11,1],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-9, -5, 11, 1], [是, 否, 是, 是], max, 11, [2])

應用基礎核對=([-9, -5, 11, 1], [是, 否, 是, 是], max, 11, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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53. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-8,-2,10,2],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-8, -2, 10, 2], [是, 是, 是, 是], max, 10, [2])

應用基礎核對=([-8, -2, 10, 2], [是, 是, 是, 是], max, 10, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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54. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-7,1,9,3],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-7, 1, 9, 3], [是, 否, 否, 是], max, 3, [3])

應用基礎核對=([-7, 1, 9, 3], [是, 否, 否, 是], max, 3, [3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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55. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-6,4,8,4],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-6, 4, 8, 4], [是, 是, 是, 是], max, 8, [2])

應用基礎核對=([-6, 4, 8, 4], [是, 是, 是, 是], max, 8, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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56. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-5,7,7,0],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-5, 7, 7, 0], [是, 否, 是, 是], max, 7, [2])

應用基礎核對=([-5, 7, 7, 0], [是, 否, 是, 是], max, 7, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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57. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-4,-7,6,1],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-4, -7, 6, 1], [是, 是, 否, 是], max, 1, [3])

應用基礎核對=([-4, -7, 6, 1], [是, 是, 否, 是], max, 1, [3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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58. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-3,-4,5,2],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-3, -4, 5, 2], [是, 否, 是, 是], max, 5, [2])

應用基礎核對=([-3, -4, 5, 2], [是, 否, 是, 是], max, 5, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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59. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-2,-1,4,3],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-2, -1, 4, 3], [是, 是, 是, 是], max, 4, [2])

應用基礎核對=([-2, -1, 4, 3], [是, 是, 是, 是], max, 4, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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60. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[-1,2,3,4],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([-1, 2, 3, 4], [是, 否, 否, 是], max, 4, [3])

應用基礎核對=([-1, 2, 3, 4], [是, 否, 否, 是], max, 4, [3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmax · candidate

61. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[0,5,2,0],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([0, 5, 2, 0], [是, 是, 是, 是], max, 5, [1])

應用基礎核對=([0, 5, 2, 0], [是, 是, 是, 是], max, 5, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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62. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[1,8,1,1],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([1, 8, 1, 1], [是, 否, 是, 是], max, 1, [0, 2, 3])

應用基礎核對=([1, 8, 1, 1], [是, 否, 是, 是], max, 1, [0, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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63. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[2,-6,0,2],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([2, -6, 0, 2], [是, 是, 否, 是], max, 2, [0, 3])

應用基礎核對=([2, -6, 0, 2], [是, 是, 否, 是], max, 2, [0, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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64. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[3,-3,-1,3],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([3, -3, -1, 3], [是, 否, 是, 是], max, 3, [0, 3])

應用基礎核對=([3, -3, -1, 3], [是, 否, 是, 是], max, 3, [0, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

最佳化問題 · qf-app20-optimization-argmax · candidate

65. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[4,0,-2,4],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([4, 0, -2, 4], [是, 是, 是, 是], max, 4, [0, 3])

應用基礎核對=([4, 0, -2, 4], [是, 是, 是, 是], max, 4, [0, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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66. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[5,3,-3,0],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([5, 3, -3, 0], [是, 否, 否, 是], max, 5, [0])

應用基礎核對=([5, 3, -3, 0], [是, 否, 否, 是], max, 5, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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67. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[6,6,-4,1],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([6, 6, -4, 1], [是, 是, 是, 是], max, 6, [0, 1])

應用基礎核對=([6, 6, -4, 1], [是, 是, 是, 是], max, 6, [0, 1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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68. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[7,-8,-5,2],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([7, -8, -5, 2], [是, 否, 是, 是], max, 7, [0])

應用基礎核對=([7, -8, -5, 2], [是, 否, 是, 是], max, 7, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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69. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[8,-5,-6,3],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([8, -5, -6, 3], [是, 是, 否, 是], max, 8, [0])

應用基礎核對=([8, -5, -6, 3], [是, 是, 否, 是], max, 8, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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70. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[9,-2,-7,4],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

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([9, -2, -7, 4], [是, 否, 是, 是], max, 9, [0])

應用基礎核對=([9, -2, -7, 4], [是, 否, 是, 是], max, 9, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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71. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[10,1,-8,0],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

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([10, 1, -8, 0], [是, 是, 是, 是], max, 10, [0])

應用基礎核對=([10, 1, -8, 0], [是, 是, 是, 是], max, 10, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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72. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[11,4,-9,1],"feasible":[true,false,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

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([11, 4, -9, 1], [是, 否, 否, 是], max, 11, [0])

應用基礎核對=([11, 4, -9, 1], [是, 否, 否, 是], max, 11, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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73. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[12,7,-10,2],"feasible":[true,true,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

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([12, 7, -10, 2], [是, 是, 是, 是], max, 12, [0])

應用基礎核對=([12, 7, -10, 2], [是, 是, 是, 是], max, 12, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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74. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[13,-7,-11,3],"feasible":[true,false,true,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

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([13, -7, -11, 3], [是, 否, 是, 是], max, 13, [0])

應用基礎核對=([13, -7, -11, 3], [是, 否, 是, 是], max, 13, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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75. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-argmax;資料={"values":[14,-4,-12,4],"feasible":[true,true,false,true]}。請依 [values,feasible_mask,max,value,arg_indices] 欄序回答。

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([14, -4, -12, 4], [是, 是, 否, 是], max, 14, [0])

應用基礎核對=([14, -4, -12, 4], [是, 是, 否, 是], max, 14, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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76. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,0],[3,0]],"constraint":[1,1,5],"objective":[-2,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([1, 1, 5], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 0, 是, -4], [3, 3, 0, 是, -6]], 0, [0])

應用基礎核對=([1, 1, 5], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 0, 是, -4], [3, 3, 0, 是, -6]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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77. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,2],[3,1]],"constraint":[2,1,6],"objective":[-1,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([2, 1, 6], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 2, 是, 2], [3, 3, 1, 否, -1]], 0, [0])

應用基礎核對=([2, 1, 6], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 2, 是, 2], [3, 3, 1, 否, -1]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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78. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,4],[3,2]],"constraint":[3,1,7],"objective":[0,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([3, 1, 7], [0, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 4, 否, 8], [3, 3, 2, 否, 4]], 4, [1])

應用基礎核對=([3, 1, 7], [0, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 4, 否, 8], [3, 3, 2, 否, 4]], 4, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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79. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,6],[3,3]],"constraint":[1,1,8],"objective":[1,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([1, 1, 8], [1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 是, 7], [2, 2, 6, 是, 14], [3, 3, 3, 是, 9]], 0, [0])

應用基礎核對=([1, 1, 8], [1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 是, 7], [2, 2, 6, 是, 14], [3, 3, 3, 是, 9]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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80. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,4],[2,1],[3,0]],"constraint":[2,1,9],"objective":[2,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([2, 1, 9], [2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 1, 是, 6], [3, 3, 0, 是, 6]], 10, [1])

應用基礎核對=([2, 1, 9], [2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 1, 是, 6], [3, 3, 0, 是, 6]], 10, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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81. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,3],[3,1]],"constraint":[3,1,10],"objective":[-2,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([3, 1, 10], [-2, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 3, 是, 2], [3, 3, 1, 是, -4]], -4, [3])

應用基礎核對=([3, 1, 10], [-2, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 3, 是, 2], [3, 3, 1, 是, -4]], -4, [3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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82. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,5],[3,2]],"constraint":[1,1,11],"objective":[-1,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([1, 1, 11], [-1, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 5, 是, 8], [3, 3, 2, 是, 1]], 8, [2])

應用基礎核對=([1, 1, 11], [-1, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 5, 是, 8], [3, 3, 2, 是, 1]], 8, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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83. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,0],[3,3]],"constraint":[2,1,12],"objective":[0,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([2, 1, 12], [0, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 0, 是, 0], [3, 3, 3, 是, 6]], 0, [0, 2])

應用基礎核對=([2, 1, 12], [0, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 0, 是, 0], [3, 3, 3, 是, 6]], 0, [0, 2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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84. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,2],[3,0]],"constraint":[3,1,5],"objective":[1,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([3, 1, 5], [1, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 否, 7], [2, 2, 2, 否, 6], [3, 3, 0, 否, 3]], 0, [0])

應用基礎核對=([3, 1, 5], [1, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 否, 7], [2, 2, 2, 否, 6], [3, 3, 0, 否, 3]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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85. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,4],[2,4],[3,1]],"constraint":[1,1,6],"objective":[2,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([1, 1, 6], [2, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 4, 是, 12], [3, 3, 1, 是, 8]], 0, [0])

應用基礎核對=([1, 1, 6], [2, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 4, 是, 12], [3, 3, 1, 是, 8]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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86. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,6],[3,2]],"constraint":[2,1,7],"objective":[-2,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([2, 1, 7], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 6, 否, 8], [3, 3, 2, 否, -2]], 0, [0])

應用基礎核對=([2, 1, 7], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 6, 否, 8], [3, 3, 2, 否, -2]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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87. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,1],[3,3]],"constraint":[3,1,8],"objective":[-1,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([3, 1, 8], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 1, 是, 0], [3, 3, 3, 否, 3]], 0, [0, 2])

應用基礎核對=([3, 1, 8], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 1, 是, 0], [3, 3, 3, 否, 3]], 0, [0, 2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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88. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,3],[3,0]],"constraint":[1,1,9],"objective":[0,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([1, 1, 9], [0, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 3, 是, 6], [3, 3, 0, 是, 0]], 6, [2])

應用基礎核對=([1, 1, 9], [0, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 3, 是, 6], [3, 3, 0, 是, 0]], 6, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

本題逐步詳解(AI 二次覆核)

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89. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,5],[3,1]],"constraint":[2,1,10],"objective":[1,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([2, 1, 10], [1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 是, 7], [2, 2, 5, 是, 12], [3, 3, 1, 是, 5]], 0, [0])

應用基礎核對=([2, 1, 10], [1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 是, 7], [2, 2, 5, 是, 12], [3, 3, 1, 是, 5]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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90. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,4],[2,0],[3,2]],"constraint":[3,1,11],"objective":[2,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([3, 1, 11], [2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 0, 是, 4], [3, 3, 2, 是, 10]], 10, [1, 3])

應用基礎核對=([3, 1, 11], [2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 0, 是, 4], [3, 3, 2, 是, 10]], 10, [1, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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91. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,2],[3,3]],"constraint":[1,1,12],"objective":[-2,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([1, 1, 12], [-2, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 2, 是, 0], [3, 3, 3, 是, 0]], -2, [1])

應用基礎核對=([1, 1, 12], [-2, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 2, 是, 0], [3, 3, 3, 是, 0]], -2, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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92. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,4],[3,0]],"constraint":[2,1,5],"objective":[-1,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([2, 1, 5], [-1, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 4, 否, 6], [3, 3, 0, 否, -3]], 1, [1])

應用基礎核對=([2, 1, 5], [-1, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 4, 否, 6], [3, 3, 0, 否, -3]], 1, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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93. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,6],[3,1]],"constraint":[3,1,6],"objective":[0,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋

([3, 1, 6], [0, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 6, 否, 12], [3, 3, 1, 否, 2]], 0, [0])

應用基礎核對=([3, 1, 6], [0, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 6, 否, 12], [3, 3, 1, 否, 2]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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94. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,1],[3,2]],"constraint":[1,1,7],"objective":[1,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([1, 1, 7], [1, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 是, 7], [2, 2, 1, 是, 4], [3, 3, 2, 是, 7]], 7, [1, 3])

應用基礎核對=([1, 1, 7], [1, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 是, 7], [2, 2, 1, 是, 4], [3, 3, 2, 是, 7]], 7, [1, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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95. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,4],[2,3],[3,3]],"constraint":[2,1,8],"objective":[2,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([2, 1, 8], [2, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 3, 是, 10], [3, 3, 3, 否, 12]], 0, [0])

應用基礎核對=([2, 1, 8], [2, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 3, 是, 10], [3, 3, 3, 否, 12]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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96. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,5],[3,0]],"constraint":[3,1,9],"objective":[-2,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([3, 1, 9], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 5, 否, 6], [3, 3, 0, 是, -6]], 0, [0])

應用基礎核對=([3, 1, 9], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 0, 是, -2], [2, 2, 5, 否, 6], [3, 3, 0, 是, -6]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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97. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,0],[3,1]],"constraint":[1,1,10],"objective":[-1,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([1, 1, 10], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 0, 是, -2], [3, 3, 1, 是, -1]], -2, [2])

應用基礎核對=([1, 1, 10], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 1, 是, 1], [2, 2, 0, 是, -2], [3, 3, 1, 是, -1]], -2, [2]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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98. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,2],[3,2]],"constraint":[2,1,11],"objective":[0,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([2, 1, 11], [0, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 2, 是, 4], [3, 3, 2, 是, 4]], 4, [1, 2, 3])

應用基礎核對=([2, 1, 11], [0, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 2, 是, 4], [2, 2, 2, 是, 4], [3, 3, 2, 是, 4]], 4, [1, 2, 3]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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99. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,4],[3,3]],"constraint":[3,1,12],"objective":[1,2],"direction":"min"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([3, 1, 12], [1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 是, 7], [2, 2, 4, 是, 10], [3, 3, 3, 是, 9]], 0, [0])

應用基礎核對=([3, 1, 12], [1, 2], min, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 3, 是, 7], [2, 2, 4, 是, 10], [3, 3, 3, 是, 9]], 0, [0]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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最佳化問題 · qf-app20-optimization-linear-constraint-audit · candidate

100. 有限候選最佳化

完整明示有限可行候選。操作=optimization-linear-constraint-audit;資料={"points":[[0,0],[1,4],[2,6],[3,0]],"constraint":[1,1,5],"objective":[2,2],"direction":"max"}。請依 [constraint,objective,direction,rows,best,arg_indices] 欄序回答。

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([1, 1, 5], [2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 6, 否, 16], [3, 3, 0, 是, 6]], 10, [1])

應用基礎核對=([1, 1, 5], [2, 2], max, [[0, 0, 0, 是, 0], [1, 1, 4, 是, 10], [2, 2, 6, 否, 16], [3, 3, 0, 是, 6]], 10, [1]);依完整明示資料重算;精確有限切片核對不是一般定理或經驗預測;只證宣告候選集內最優;不宣稱一般最佳化複雜度。

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原始題目 JSONL · 驗收報告