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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-20261021-r06-linear-programming-foundations · 2026-10-13 · 100 題
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[0,0],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([0, 0], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 3, 0, 是]], 是)
應用擴展核對=([0, 0], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 3, 0, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[1,1],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([1, 1], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 4, 2, 是]], 是)
應用擴展核對=([1, 1], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 4, 2, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[2,2],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([2, 2], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 5, 4, 是]], 是)
應用擴展核對=([2, 2], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 5, 4, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[3,3],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([3, 3], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 6, 6, 是]], 是)
應用擴展核對=([3, 3], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 6, 6, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[4,0],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,7]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([4, 0], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 7, 4, 是]], 是)
應用擴展核對=([4, 0], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 7, 4, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[0,1],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,8]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([0, 1], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 8, 1, 是]], 是)
應用擴展核對=([0, 1], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 8, 1, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[1,2],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,9]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([1, 2], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 9, 3, 是]], 是)
應用擴展核對=([1, 2], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 9, 3, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[2,3],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([2, 3], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 3, 5, 否]], 否)
應用擴展核對=([2, 3], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 3, 5, 否]], 否)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[3,0],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([3, 0], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 4, 3, 是]], 是)
應用擴展核對=([3, 0], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 4, 3, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[4,1],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([4, 1], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 5, 5, 是]], 是)
應用擴展核對=([4, 1], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 5, 5, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[0,2],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([0, 2], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 6, 2, 是]], 是)
應用擴展核對=([0, 2], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 6, 2, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[1,3],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,7]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([1, 3], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 7, 4, 是]], 是)
應用擴展核對=([1, 3], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 7, 4, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[2,0],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,8]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([2, 0], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 8, 2, 是]], 是)
應用擴展核對=([2, 0], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 8, 2, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[3,1],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,9]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([3, 1], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 9, 4, 是]], 是)
應用擴展核對=([3, 1], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 9, 4, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[4,2],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([4, 2], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 3, 6, 否]], 否)
應用擴展核對=([4, 2], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 3, 6, 否]], 否)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[0,3],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([0, 3], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 4, 3, 是]], 是)
應用擴展核對=([0, 3], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 4, 3, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[1,0],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([1, 0], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 5, 1, 是]], 是)
應用擴展核對=([1, 0], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 5, 1, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[2,1],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([2, 1], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 6, 3, 是]], 是)
應用擴展核對=([2, 1], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 6, 3, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[3,2],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,7]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([3, 2], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 7, 5, 是]], 是)
應用擴展核對=([3, 2], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 7, 5, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[4,3],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,8]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([4, 3], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 8, 7, 是]], 是)
應用擴展核對=([4, 3], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 8, 7, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[0,0],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,9]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([0, 0], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 9, 0, 是]], 是)
應用擴展核對=([0, 0], [[-1, 0, 0, 0, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 9, 0, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[1,1],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([1, 1], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 3, 2, 是]], 是)
應用擴展核對=([1, 1], [[-1, 0, 0, -1, 是], [0, -1, 0, -1, 是], [1, 1, 3, 2, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[2,2],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([2, 2], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 4, 4, 是]], 是)
應用擴展核對=([2, 2], [[-1, 0, 0, -2, 是], [0, -1, 0, -2, 是], [1, 1, 4, 4, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[3,3],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([3, 3], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 5, 6, 否]], 否)
應用擴展核對=([3, 3], [[-1, 0, 0, -3, 是], [0, -1, 0, -3, 是], [1, 1, 5, 6, 否]], 否)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-constraint-row-audit；資料={"point":[4,0],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]]}。請依 [point,constraint_rows,feasible] 欄序回答。
([4, 0], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 6, 4, 是]], 是)
應用擴展核對=([4, 0], [[-1, 0, 0, -4, 是], [0, -1, 0, 0, 是], [1, 1, 6, 4, 是]], 是)；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-constraint-row-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,0],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-feasible-inventory · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,1],[1,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 1, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 1, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-feasible-inventory · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,2],[2,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-feasible-inventory · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,3],[3,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 3, [是, 是, 是], 是, null], [3, 3, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 3, [是, 是, 是], 是, null], [3, 3, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,4],[4,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,7]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 4, [是, 是, 是], 是, null], [3, 4, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,0],[5,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,8]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,1],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,9]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,2],[1,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,3],[2,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,4],[3,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,0],[4,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,1],[5,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,7]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,2],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,8]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,3],[1,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,9]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,4],[2,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,0],[3,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,1],[4,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,2],[5,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,3],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,7]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,4],[1,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,8]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,0],[2,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,9]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,2],[4,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,3],[5,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,4],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。
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應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 4, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,0],[0,2]],"objective":[-2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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應用擴展核對=([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 0, -2], [3, 2, 0, -4]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,1],[1,2]],"objective":[-1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,2],[2,2]],"objective":[0,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,3],[3,2]],"objective":[1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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應用擴展核對=([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 3, 7], [2, 2, 3, 8], [3, 3, 2, 7]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,4],[4,2]],"objective":[2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,0],[5,2]],"objective":[-2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,1],[0,2]],"objective":[-1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,2],[1,2]],"objective":[0,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 4], [2, 1, 3, 6], [3, 2, 2, 4]])
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,3],[2,2]],"objective":[1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, 1], [2, 2, 2, 6], [3, 2, 3, 8]])
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,4],[3,2]],"objective":[2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,0],[4,2]],"objective":[-2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,1],[5,2]],"objective":[-1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,2],[0,2]],"objective":[0,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 0, 0], [3, 2, 2, 4]])
應用擴展核對=([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 0, 0], [3, 2, 2, 4]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,3],[1,2]],"objective":[1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 3], [2, 1, 2, 5], [3, 2, 3, 8]])
應用擴展核對=([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 3], [2, 1, 2, 5], [3, 2, 3, 8]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,4],[2,2]],"objective":[2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 6], [2, 2, 2, 8], [3, 2, 4, 12]])
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,0],[3,2]],"objective":[-2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 3, 4], [2, 2, 0, -4], [3, 3, 2, -2]])
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,1],[4,2]],"objective":[-1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,2],[5,2]],"objective":[0,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 2], [2, 2, 2, 4], [3, 5, 2, 4]])
應用擴展核對=([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 2], [2, 2, 2, 4], [3, 5, 2, 4]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,3],[0,2]],"objective":[1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 2, 5], [3, 2, 3, 8]])
應用擴展核對=([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 2, 5], [3, 2, 3, 8]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,4],[1,2]],"objective":[2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 6], [2, 1, 3, 8], [3, 2, 4, 12]])
應用擴展核對=([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 6], [2, 1, 3, 8], [3, 2, 4, 12]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,0],[2,2]],"objective":[-2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, -2], [2, 2, 0, -4], [3, 2, 2, 0]])
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,1],[3,2]],"objective":[-1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 1, 0], [3, 3, 2, 1]])
應用擴展核對=([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 1, 0], [3, 3, 2, 1]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,2],[4,2]],"objective":[0,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 4], [2, 2, 2, 4], [3, 4, 2, 4]])
應用擴展核對=([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 4], [2, 2, 2, 4], [3, 4, 2, 4]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,3],[5,2]],"objective":[1,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 3, 7], [2, 2, 3, 8], [3, 5, 2, 9]])
應用擴展核對=([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 3, 7], [2, 2, 3, 8], [3, 5, 2, 9]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-objective-audit · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-objective-audit；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,4],[0,2]],"objective":[2,2]}。請依 [objective,objective_rows] 欄序回答。
([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 0, 2], [3, 2, 4, 12]])
應用擴展核對=([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 0, 2], [3, 2, 4, 12]])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,0],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]],"objective":[-2,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 1, 0, [是, 是, 是], 是, -2], [3, 2, 0, [是, 是, 是], 是, -4]], 4, [1])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 1, 0, [是, 是, 是], 是, -2], [3, 2, 0, [是, 是, 是], 是, -4]], 4, [1])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,1],[1,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]],"objective":[-1,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 1], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 3], [3, 2, 1, [是, 是, 是], 是, 0]], 0, [0, 3])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 1], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 3], [3, 2, 1, [是, 是, 是], 是, 0]], 0, [0, 3])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,2],[2,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]],"objective":[0,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [0, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 4]], 4, [1, 2])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [0, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 4]], 4, [1, 2])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,3],[3,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]],"objective":[1,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, 7], [2, 2, 3, [是, 是, 是], 是, 8], [3, 3, 2, [是, 是, 是], 是, 7]], 0, [0])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, 7], [2, 2, 3, [是, 是, 是], 是, 8], [3, 3, 2, [是, 是, 是], 是, 7]], 0, [0])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,4],[4,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,7]],"objective":[2,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, 2], [2, 2, 4, [是, 是, 是], 是, 12], [3, 4, 2, [是, 是, 是], 是, 12]], 12, [2, 3])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, 2], [2, 2, 4, [是, 是, 是], 是, 12], [3, 4, 2, [是, 是, 是], 是, 12]], 12, [2, 3])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,0],[5,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,8]],"objective":[-2,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [-2, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 0], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, -4], [3, 5, 2, [是, 是, 是], 是, -6]], -6, [3])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [-2, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 0], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, -4], [3, 5, 2, [是, 是, 是], 是, -6]], -6, [3])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,1],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,9]],"objective":[-1,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [-1, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 3], [3, 2, 1, [是, 是, 是], 是, 0]], 4, [1])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [-1, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 3], [3, 2, 1, [是, 是, 是], 是, 0]], 4, [1])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,2],[1,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]],"objective":[0,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [0, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 1, 3, [是, 是, 否], 否, 6], [3, 2, 2, [是, 是, 否], 否, 4]], 0, [0])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [0, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 1, 3, [是, 是, 否], 否, 6], [3, 2, 2, [是, 是, 否], 否, 4]], 0, [0])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,3],[2,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]],"objective":[1,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [1, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, 1], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 6], [3, 2, 3, [是, 是, 否], 否, 8]], 6, [2])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [1, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, 1], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 6], [3, 2, 3, [是, 是, 否], 否, 8]], 6, [2])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,4],[3,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]],"objective":[2,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [2, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 2, 4, [是, 是, 否], 否, 12], [3, 3, 2, [是, 是, 是], 是, 10]], 0, [0])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [2, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 2, 4, [是, 是, 否], 否, 12], [3, 3, 2, [是, 是, 是], 是, 10]], 0, [0])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,0],[4,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]],"objective":[-2,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 2], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, -4], [3, 4, 2, [是, 是, 是], 是, -4]], 2, [1])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 2], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, -4], [3, 4, 2, [是, 是, 是], 是, -4]], 2, [1])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,1],[5,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,7]],"objective":[-1,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, 5], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, 0], [3, 5, 2, [是, 是, 是], 是, -1]], -1, [3])
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,2],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,8]],"objective":[0,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,3],[1,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,9]],"objective":[1,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,4],[2,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]],"objective":[2,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,0],[3,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]],"objective":[-2,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,1],[4,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]],"objective":[-1,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,2],[5,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]],"objective":[0,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
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線性規劃 · qf-app21-lp-finite-optimum · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,3],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,7]],"objective":[1,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
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線性規劃 · qf-app21-lp-finite-optimum · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,4],[1,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,8]],"objective":[2,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [2, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 6], [2, 1, 3, [是, 是, 是], 是, 8], [3, 2, 4, [是, 是, 是], 是, 12]], 0, [0])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [2, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 6], [2, 1, 3, [是, 是, 是], 是, 8], [3, 2, 4, [是, 是, 是], 是, 12]], 0, [0])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,0],[2,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,9]],"objective":[-2,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [-2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, -2], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, -4], [3, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 0]], 0, [0, 3])
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線性規劃 · qf-app21-lp-finite-optimum · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,1],[3,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]],"objective":[-1,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 1], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, 0], [3, 3, 2, [是, 是, 否], 否, 1]], 0, [0, 2])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [-1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 1], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, 0], [3, 3, 2, [是, 是, 否], 否, 1]], 0, [0, 2])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
線性規劃 · qf-app21-lp-finite-optimum · candidate
完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,2],[2,2],[4,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,4]],"objective":[0,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [0, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [3, 4, 2, [是, 是, 否], 否, 4]], 4, [1, 2])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [0, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [3, 4, 2, [是, 是, 否], 否, 4]], 4, [1, 2])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,3],[2,3],[5,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,5]],"objective":[1,2],"direction":"min"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, 7], [2, 2, 3, [是, 是, 是], 是, 8], [3, 5, 2, [是, 是, 否], 否, 9]], 0, [0])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, 7], [2, 2, 3, [是, 是, 是], 是, 8], [3, 5, 2, [是, 是, 否], 否, 9]], 0, [0])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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完整明示有限候選網格。操作=lp-finite-optimum；資料={"points":[[0,0],[1,0],[2,4],[0,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,6]],"objective":[2,2],"direction":"max"}。請依 [constraints,objective,direction,point_rows,best,arg_indices] 欄序回答。
([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 1, 0, [是, 是, 是], 是, 2], [3, 2, 4, [是, 是, 是], 是, 12]], 12, [3])
應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 1, 0, [是, 是, 是], 是, 2], [3, 2, 4, [是, 是, 是], 是, 12]], 12, [3])；依完整明示資料重算；完整明示的有限／精確切片不是一般定理或人員判定；只稱所給候選中最佳；不宣稱一般LP全域最優。
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