# 線性規劃基礎 · 脈衝 R06

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-20261021-r06-linear-programming-foundations · 2026-10-13 · 100 題



## 1. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0001/)

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## 2. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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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## 3. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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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## 4. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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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## 5. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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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## 6. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0006/)

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## 7. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0007/)

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## 8. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0008/)

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## 9. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0009/)

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## 10. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0010/)

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## 11. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0011/)

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## 12. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0012/)

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## 13. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0013/)

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## 14. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0014/)

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## 15. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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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## 16. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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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## 17. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0017/)

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## 18. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0018/)

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## 19. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0019/)

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## 20. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0020/)

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## 21. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0021/)

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## 22. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0022/)

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## 23. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0023/)

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## 24. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0024/)

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## 25. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0025/)

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## 26. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



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## 27. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0027/)

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## 28. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0028/)

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## 29. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0029/)

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## 30. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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])

應用擴展核對=([[-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])；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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0030/)

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## 31. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 5, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 5, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0031/)

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## 32. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 0, 2, [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, 9]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 0, 2, [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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0032/)

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## 33. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 3, [是, 是, 否], 否, null], [3, 2, 2, [是, 是, 否], 否, null]], [0, 1])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 3, [是, 是, 否], 否, null], [3, 2, 2, [是, 是, 否], 否, null]], [0, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0033/)

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## 34. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 3, [是, 是, 否], 否, null]], [0, 1, 2])

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, 0, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 3, [是, 是, 否], 否, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0034/)

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## 35. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 4, [是, 是, 否], 否, null], [3, 3, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 3])

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, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 4, [是, 是, 否], 否, null], [3, 3, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0035/)

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## 36. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 4, 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, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 4, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0036/)

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## 37. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, null], [3, 5, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, null], [3, 5, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0037/)

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## 38. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [[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, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [[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, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0038/)

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## 39. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [[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, 3, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [[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, 3, [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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0039/)

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## 40. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 否], 否, null], [3, 2, 4, [是, 是, 否], 否, null]], [0, 1])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 否], 否, null], [3, 2, 4, [是, 是, 否], 否, null]], [0, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0040/)

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## 41. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 3, 2, [是, 是, 否], 否, null]], [0, 1, 2])

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, 3, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 3, 2, [是, 是, 否], 否, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0041/)

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## 42. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, null], [3, 4, 2, [是, 是, 否], 否, 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, 0, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, null], [3, 4, 2, [是, 是, 否], 否, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0042/)

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## 43. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 5, 2, [是, 是, 否], 否, null]], [0, 1, 2])

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, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 5, 2, [是, 是, 否], 否, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0043/)

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## 44. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 3, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 0, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 3, [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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## 45. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 3, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 4, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 1, 3, [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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0045/)

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## 46. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 2, [是, 是, 是], 是, null]], [0, 1, 2, 3])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, null], [3, 2, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0046/)

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## 47. 有限線性規劃候選

完整明示有限候選網格。操作=lp-feasible-inventory；資料={"points":[[0,0],[1,1],[2,1],[3,2]],"constraints":[[-1,0,0],[0,-1,0],[1,1,3]]}。請依 [constraints,point_rows,feasible_indices] 欄序回答。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, null], [3, 3, 2, [是, 是, 否], 否, null]], [0, 1, 2])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, null], [3, 3, 2, [是, 是, 否], 否, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0047/)

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## 48. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, null], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 4, 2, [是, 是, 否], 否, null]], [0, 1, 2])

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, 2, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, null], [3, 4, 2, [是, 是, 否], 否, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0048/)

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## 49. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [[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, 5, 2, [是, 是, 否], 否, 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, 3, [是, 是, 是], 是, null], [2, 2, 3, [是, 是, 是], 是, null], [3, 5, 2, [是, 是, 否], 否, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0049/)

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## 50. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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])

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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0050/)

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## 51. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 0, -2], [3, 2, 0, -4]])

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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0051/)

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## 52. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [2, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 0]])

應用擴展核對=([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [2, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0052/)

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## 53. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 4], [2, 2, 2, 4]])

應用擴展核對=([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 4], [2, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0053/)

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## 54. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 3, 7], [2, 2, 3, 8], [3, 3, 2, 7]])

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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0054/)

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## 55. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, 2], [2, 2, 4, 12], [3, 4, 2, 12]])

應用擴展核對=([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, 2], [2, 2, 4, 12], [3, 4, 2, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0055/)

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## 56. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 0], [2, 2, 0, -4], [3, 5, 2, -6]])

應用擴展核對=([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 0], [2, 2, 0, -4], [3, 5, 2, -6]])；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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0056/)

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## 57. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 0]])

應用擴展核對=([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 0, 2, 4], [2, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0057/)

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## 58. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 4], [2, 1, 3, 6], [3, 2, 2, 4]])

應用擴展核對=([0, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 4], [2, 1, 3, 6], [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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0058/)

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## 59. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, 1], [2, 2, 2, 6], [3, 2, 3, 8]])

應用擴展核對=([1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, 1], [2, 2, 2, 6], [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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0059/)

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## 60. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 4], [2, 2, 4, 12], [3, 3, 2, 10]])

應用擴展核對=([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 4], [2, 2, 4, 12], [3, 3, 2, 10]])；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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0060/)

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## 61. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 2], [2, 2, 0, -4], [3, 4, 2, -4]])

應用擴展核對=([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 2], [2, 2, 0, -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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0061/)

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## 62. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 3, 5], [2, 2, 1, 0], [3, 5, 2, -1]])

應用擴展核對=([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 3, 5], [2, 2, 1, 0], [3, 5, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0062/)

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## 63. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0063/)

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## 64. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0064/)

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## 65. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 6], [2, 2, 2, 8], [3, 2, 4, 12]])

應用擴展核對=([2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 2, 6], [2, 2, 2, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0065/)

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## 66. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 3, 4], [2, 2, 0, -4], [3, 3, 2, -2]])

應用擴展核對=([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 3, 4], [2, 2, 0, -4], [3, 3, 2, -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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0066/)

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## 67. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, -1], [2, 2, 1, 0], [3, 4, 2, 0]])

應用擴展核對=([-1, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, -1], [2, 2, 1, 0], [3, 4, 2, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0067/)

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## 68. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0068/)

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## 69. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0069/)

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## 70. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0070/)

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## 71. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, -2], [2, 2, 0, -4], [3, 2, 2, 0]])

應用擴展核對=([-2, 2], [[0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, -2], [2, 2, 0, -4], [3, 2, 2, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0071/)

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## 72. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0072/)

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## 73. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0073/)

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## 74. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0074/)

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## 75. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0075/)

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## 76. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0076/)

線性規劃 · qf-app21-lp-finite-optimum · candidate





## 77. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0077/)

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## 78. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0078/)

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## 79. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0079/)

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## 80. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0080/)

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## 81. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0081/)

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## 82. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0082/)

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## 83. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0083/)

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## 84. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0084/)

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## 85. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0085/)

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## 86. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0086/)

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## 87. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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])

應用擴展核對=([[-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])；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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0087/)

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## 88. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [0, 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, 0], [3, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 4]], 4, [1, 3])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 8]], [0, 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, 0], [3, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 4]], 4, [1, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0088/)

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## 89. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 3], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 5], [3, 2, 3, [是, 是, 是], 是, 8]], 0, [0])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 9]], [1, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 3], [2, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 5], [3, 2, 3, [是, 是, 是], 是, 8]], 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0089/)

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## 90. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 3]], [2, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 6], [2, 2, 2, [是, 是, 否], 否, 8], [3, 2, 4, [是, 是, 否], 否, 12]], 6, [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, 1, 2, [是, 是, 是], 是, 6], [2, 2, 2, [是, 是, 否], 否, 8], [3, 2, 4, [是, 是, 否], 否, 12]], 6, [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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0090/)

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## 91. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [-2, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, -4], [3, 3, 2, [是, 是, 否], 否, -2]], -4, [2])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 4]], [-2, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 3, [是, 是, 是], 是, 4], [2, 2, 0, [是, 是, 是], 是, -4], [3, 3, 2, [是, 是, 否], 否, -2]], -4, [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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0091/)

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## 92. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [-1, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, -1], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, 0], [3, 4, 2, [是, 是, 否], 否, 0]], 0, [0, 2])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 5]], [-1, 2], max, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 0, [是, 是, 是], 是, -1], [2, 2, 1, [是, 是, 是], 是, 0], [3, 4, 2, [是, 是, 否], 否, 0]], 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0092/)

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## 93. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [0, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 2], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [3, 5, 2, [是, 是, 否], 否, 4]], 0, [0])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 6]], [0, 2], min, [[0, 0, 0, [是, 是, 是], 是, 0], [1, 1, 1, [是, 是, 是], 是, 2], [2, 2, 2, [是, 是, 是], 是, 4], [3, 5, 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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0093/)

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## 94. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [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, 5], [3, 2, 3, [是, 是, 是], 是, 8]], 8, [3])

應用擴展核對=([[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [1, 1, 7]], [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, 5], [3, 2, 3, [是, 是, 是], 是, 8]], 8, [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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0094/)

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## 95. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0095/)

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## 96. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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])

應用擴展核對=([[-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])；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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0096/)

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## 97. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0097/)

線性規劃 · qf-app21-lp-finite-optimum · candidate





## 98. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0098/)

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## 99. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0099/)

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## 100. 有限線性規劃候選

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。

查看答案與解釋([[-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。



[本題逐步詳解（AI 二次覆核）](https://ocme.evemisslab.com/zh-Hant/questions/q-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-0100/)

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[原始題目 JSONL](https://ocme.evemisslab.com/data/questions/batches/batch-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-foundations/questions.jsonl) · [驗收報告](https://ocme.evemisslab.com/data/questions/batches/batch-20261013-advance-20261021-r06-linear-programming-foundations/validation-report.json)