# 最佳化問題基礎 · 脈衝 R04

本批已通過 Schema、去重、來源快照與獨立答案重算；仍未標記為人工審定。

本題庫已有對應的中英逐步詳解。原題的 candidate 與英文 ai_candidate 狀態保留；AI 覆核、有限計算與 Lean 形式證明分開標示。

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。

查看答案與解釋([-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。

查看答案與解釋([-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。

查看答案與解釋([-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。

查看答案與解釋([-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。

查看答案與解釋([-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。

查看答案與解釋([-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。

查看答案與解釋([-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0007/)

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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。

查看答案與解釋([-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0008/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0009/)

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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。

查看答案與解釋([-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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0010/)

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## 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0011/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0012/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0013/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0014/)

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## 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0015/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0016/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0017/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0018/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0019/)

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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0020/)

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## 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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0021/)

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## 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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0022/)

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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0023/)

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## 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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0024/)

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## 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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0025/)

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## 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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0026/)

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## 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。



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## 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。



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## 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。



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## 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。



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## 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。



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## 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。



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## 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。



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## 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。



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## 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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0036/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0037/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0038/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0039/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0040/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0041/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0042/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0043/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0044/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0045/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0046/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0047/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0048/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0049/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0050/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0051/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0052/)

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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0053/)

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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0054/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0055/)

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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。



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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。



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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0058/)

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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0059/)

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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0060/)

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## 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。



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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0062/)

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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0063/)

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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0064/)

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## 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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0065/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0066/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0067/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0068/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0069/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0070/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0071/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0072/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0073/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0074/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0075/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0076/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0077/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0078/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0079/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0080/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0081/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0085/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0086/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0087/)

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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）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0088/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0089/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0090/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0091/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0092/)

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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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0093/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0094/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0095/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0096/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0097/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0098/)

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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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0099/)

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## 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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-0100/)

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[原始題目 JSONL](https://ocme.evemisslab.com/data/questions/batches/batch-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-foundations/questions.jsonl) · [驗收報告](https://ocme.evemisslab.com/data/questions/batches/batch-20261013-advance-20261020-r04-optimization-problem-foundations/validation-report.json)