stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Jejungwon
Pranala luar

Jejungwon official SBS website (Korea)
(Inggris) Jejungwon di HanCinema
Jejungwon di IMDb (dalam bahasa Inggris)
| l b Drama Senin-Selasa SBS |
| --- | --- | --- |
| 1990-an |  Sandglass  White Nights 3.98  |  |
| 2000-an |  Love Story in Harvard  Bad Housewife  Fashion 70's  Ballad of Seodong  Alone in Love  The 101st Proposal  Snow Flower  My Husband's Woman  The King and I  Tokyo Sun Shower  Gourmet  Tazza  Terroir  Ja Myung Go  Dream  Temptation of an Angel  |  |
| 2010-an |  Stars Falling from the Sky  Jejungwon  Oh! My Lady  Giant  Coffee House  I Am Legend  Dr. Champ  It's Okay, Daddy's Girl  Athena: Goddess of War  Paradise Ranch  Midas  Lie to Me  Warrior Baek Dong-soo  A Thousand Days' Promise  History of a Salaryman  Fashion King  The Chaser  Faith  The King of Dramas  King of Ambition  Jang Ok-jung, Living by Love  Empire of Gold  The Suspicious Housekeeper  One Warm Word  God's Gift: 14 Days  Doctor Stranger  Temptation  Secret Door  Punch  Heard It Through the Grapevine  High Society  Mrs. Cop  Six Flying Dragons  Jackpot  Doctor Crush  Moon Lovers: Scarlet Heart Ryeo  Dr. Romantic  Defendant  Whisper  My Sassy Girl  Falsify  Temperature of Love  Oh, the Mysterious  Should We Kiss First?  Exit  Wok of Love  Still 17  Where Stars Land  The Hymn of Death  My Strange Hero  Haechi  The Secret Life of My Secretary  Still 17  VIP  |  |
| 2020-an |  Dr. Romantic 2  Nobody Knows  Good Casting  Do You Like Brahms?  The Penthouse: War in Life (Musim 1)  Joseon Exorcist  Racket Boys  Lovers of the Red Sky  Our Beloved Summer  Business Proposal  Woori the Virgin  Cheer Up  Trolley  The Secret Romantic Guesthouse  |  |
| l b Karya buatan Kim Jong-hak Production |
| --- | --- |
1990-an:  Ghost [ko] 
2000-an:  Golden Age [ko]  Shinhwa [ko]  Beautiful Days  Shoot the Stars [ko]  The Great Ambition [ko]  Glass Slippers  Present [ko]  A Problem at My Younger Brother’s House [ko]  Rosemary [ko]  Good Person [ko]  First Love [ko]  Emperor of the Sea  When a Man Loves a Woman [ko]  Full House  Sunlight Pours Down  Oh Feel Young  Princess Lulu  Love Hymn [ko]  Fashion 70s  Sad Love Story  The Vineyard Man  Look Back With a Smile [ko]  Which Star Are You From  Hello, God [ko]  Special of My Life [ko]  Ballad of Seodong  In-soon is Pretty [ko]  Lee San, Wind of the Palace  H.I.T  Behind the White Tower  Dal-ja's Spring  The Person I Love [ko]  Beethoven Virus  One Mom and Three Dads 
2010-an:  Jejungwon  The Woman Who Still Wants to Marry  Glory Jane  Bravo, My Love!  The King's Doctor  Full House Take 2  I Do, I Do  The Chaser  The King 2 Hearts  I Can Hear Your Voice  Big Man  Healer  Flower of Queen  Beating Again  Splendid Politics  The Man in the Mask  High-End Crush  Flowers of the Prison  Thumping Spike [ko]  Thumping Spike 2 [ko]  Gogh, The Starry Night  Our Gap-soon  Man in the Kitchen  Untouchable  Witch's Love  Room No. 9  Where Stars Land  My Healing Love  Haechi  The Golden Garden  Welcome 2 Life 
2020-an:  Awaken
Rumah tradisional Sunda

Sebuah rumah tradisional Sunda dengan atap Julang Ngapak dan ornamen Capit Gunting di Papandak, Garut sekitar tahun 1920-an.
Rumah tradisional Sunda (bahasa Sunda: imah adat Sunda) mengacu kepada rumah adat tradisional suku Sunda. Arsitektur rumah suku Sunda ditandai oleh fungsionalitas, kesederhanaan, kepolosan, keseragaman dengan sedikit detail, penggunaan bahan atap dedaunan alamiah, dan ikatan yang cukup teguh pada keselarasan dengan alam dan lingkungan.
Rumah adat

Masyarakat Sunda secara tradisional melestarikan pengetahuan dari leluhur mereka dan gaya hidup tradisional mereka dalam keharmonisan yang akrab dengan alam, yang berkembang ke metode bangunan mereka; menggunakan bahan-bahan lokal dari kayu, batu, bambu, bahan atap dari dedaunan, dan daun-daun palem.
Rumah-rumah tradisional Sunda sebagian besar mengambil bentuk dasar struktur atap pelana, umumnya disebut atap gaya kampung, terbuat dari bahan-bahan dedaunan (ijuk; serat aren hitam, hateup dedaunan atau dedaunan palem) menutupi kerangka kayu dan balok, dinding anyaman bambu, dan strukturnya dibangun di atas panggung pendek. Variasi atapnya bisa berupa atap melandai dan pelana (kombinasi atap pelana dan melandai).
Atap pelana menjorok yang lebih rumit disebut julang ngapak, yang berarti "burung menggepakkan sayapnya". Bentuk-bentuk rumah tradisional Sunda lainnya meliputi Buka Pongpok, Capit Gunting, Jubleg Nangkub, Badak Heuay, Tagog Anjing, dan Perahu Kemureb. Ornamen umumnya termasuk ujung-ujung atap berbentuk "o" atau "x" yang disebut capit gunting, yang sangat mirip dengan beberapa desain "x" atap rumah Melayu.
Di bagian samping rumah, lumbung padi atau disebut leuit dalam bahasa Sunda, juga merupakan sebuah bangunan penting dalam masyarakat pertanian Sunda tradisional. Leuit sangat penting pada saat upacara adat panen Seren taun.
Sebuah model rumah tradisional Sunda berbentuk tagog anjing (anjing jongkok)
Tammerodo, Tammerodo Sendana, Majene

| Tammerodo |
| --- | --- |
Desa
Negara:  Indonesia
Provinsi: Sulawesi Barat
Kabupaten: Majene
Kecamatan: Tammerodo Sendana
Kode Kemendagri: 76.05.06.2002 
Tammerodo adalah sebuah desa di Kecamatan Tammerodo Sendana, Kabupaten Majene, Provinsi Sulawesi Barat, Indonesia.
Tammerodo Utara, Tammerodo Sendana, Majene

| Tammerodo Utara |
| --- | --- |
Desa
Negara:  Indonesia
Provinsi: Sulawesi Barat
Kabupaten: Majene
Kecamatan: Tammerodo Sendana
Kode Kemendagri: 76.05.06.2005 
Tammerodo Utara adalah sebuah desa di Kecamatan Tammerodo Sendana, Kabupaten Majene, Provinsi Sulawesi Barat, Indonesia.
Nobuo Fujishima

| Informasi pribadi |
| --- | --- | --- | --- |
Nama lengkap:  Nobuo Fujishima
Tanggal lahir:  8 April 1950 (umur 74)
Tempat lahir:  Prefektur Akita, Jepang
Posisi bermain:  Gelandang
Karier senior*
| Tahun |  Tim |  Tampil |  (Gol) |
| 1969-1986 |  Nippon Kokan |   |   |
Tim nasional
| 1971-1979 |  Jepang |  65 |  (7) |
 * Penampilan dan gol di klub senior hanya dihitung dari liga domestik
Nobuo Fujishima (lahir 8 April 1950
) adalah pemain sepak bola asal Jepang.
Statistik

| Jepang> Tahun | Jepang> Tampil | Jepang> Gol |
| --- | --- | --- |
| 1971 | 1 | 0 |
| 1972 | 6 | 0 |
| 1973 | 4 | 0 |
| 1974 | 6 | 0 |
| 1975 | 12 | 3 |
| 1976 | 16 | 3 |
| 1977 | 5 | 0 |
| 1978 | 12 | 1 |
| 1979 | 3 | 0 |
| Total | 65 | 7 |
Pranala luar

National Football Teams
Japan National Football Team Database
Program linear

Representasi visual dari sebuah program linear sederhana dengan dua variabel dan enam pertidaksamaan. Himpunan solusi feasibel digambarkan oleh poligon (politop dalam dimensi-2) dengan isi berwarna kuning. Fungsi objektif linear ditandai oleh garis merah dan anak panah: Garis merah menandakan nilai dari fungsi objektif, sedangkan anak panah menandakan arah optimisasi yang diinginkan.
Pada masalah optimisasi dengan tiga variabel, daerah feasibel yang tertutup akan membentuk sebuah polihedron konveks. Program linear bertujuan untuk mencari titik di polihedron yang menghasilkan nilai fungsi objektif tertinggi (atau terendah).
Program linear atau pemrograman linear adalah metode untuk memperoleh hasil optimal dari suatu model matematika yang disusun dari hubungan linear. Program linear adalah kasus khusus dalam pemrograman matematika (juga dikenal dengan optimisasi matematika).
Secara lebih formal, program linear adalah sebuah teknik optimisasi untuk fungsi objektif linear, dengan kendala (beberapa) persamaan linear dan pertidaksamaan linear. Daerah feasibel dari kendala berupa sebuah politop konveks, yakni sebuah himpunan yang didefinisikan dari perpotongan banyak (namun terhingga) half spaces. Sedangkan fungsi objektif berupa fungsi (linear) bernilai real yang terdefinisi pada politop tersebut. Sebuah algoritme program linear akan mencari sebuah titik pada politop, yang menyebabkan fungsi objektif akan menghasilkan nilai terkecil (atau terbesar); jika titik tersebut ada.
Program linear adalah masalah yang dapat dinyatakan dalam bentuk kanonik (baku) sebagai
{\begin{aligned}&{\text{Cari sebuah vektor}}&&\mathbf {x} \\&{\text{yang memaksimumkan}}&&\mathbf {c} ^{T}\mathbf {x} \\&{\text{dengan kendala}}&&A\mathbf {x} \leq \mathbf {b} \\&{\text{dan}}&&\mathbf {x} \geq \mathbf {0} .\end{aligned}}
Disini, komponen-komponen dari  \mathbf {x}  adalah variabel yang ingin ditentukan nilainya. Vektor  \mathbf {c}   adalah vektor koefisien fungsi objektif, sedangkan  \mathbf {b}  adalah vektor nilai kunci. Fungsi objektif adalah fungsi yang nilainya ingin dimaksimumkan atau diminimumkan, dalam kasus ini berupa fungsi  \mathbf {x} \mapsto \mathbf {c} ^{T}\mathbf {x} . Matriks  \mathbf {A}  berisi koefisien-koefisien dari persamaan (dan pertidaksamaan) kendala-kendala. Pertidaksamaan  \mathbf {A} \mathbf {x} \leq \mathbf {b}  dan  \mathbf {x} \geq \mathbf {0}  menyatakan daerah pencarian titik untuk mengoptimisasi fungsi objektif. Dalam konteks ini, dua vektor dapat dibandingkan jika keduanya memiliki dimensi yang sama. Vektor  \mathbf {x}  dikatakan lebih kecil atau sama dengan vektor  \mathbf {y} , jika semua nilai komponen vektor  \mathbf {x}  lebih kecil atau sama dengan nilai komponen  \mathbf {y}  yang bersesuaian.
Program linear dapat diterapkan dalam berbagai bidang studi. metode ini digunakan secara luas di bidang matematika dan secara khusus di bidang bisnis, ekonomi, dan teknologi. Banyak bidang industri juga menerapkan program linear, seperti transportasi, pengelolaan energi, telekomunikasi, dan manufaktur. Program ini terbukti berguna dalam memecahkan masalah perencanaan, penjadwalan, dan desain.
Sejarah

Masalah menyelesaikan sebuah sistem pertidaksamaan linear dapat dilacak ke Fourier, yang pada tahun 1827 menerbitkan sebuah metode untuk menemukan solusinya. Metode ini selanjutnya diberi nama eliminasi Fourier-Motzkin.
Pada tahun 1939, seorang matematikawan dan ekonom Uni Soviet, Leonid Kantorovich, membuat formulasi program linear dari masalah yang serupa dengan formulasi masalah program saat ini. Ia juga mengusulkan sebuah metode untuk menyelesaikannya. Formulasi ini ia kembangkan pada masa Perang Dunia II, untuk merencanakan pengeluaran dan pendapatan agar mengurangi rugi bagi tentara dan meningkatkan kerugian bagi musuh.[butuh rujukan]
 Karya Kantorovich awalnya dihiraukan oleh USSR. Pada saat yang sama dengan Kantorovich, ekonom Amerika-Belanda T. C. Koopmans memformulasikan masa ekonomi klasik dalam bentuk program linear. Kantorovich dan Koopmans nantinya mendapatkan penghargaan Nobel bidang ekonomi tahun 1975. Pada tahun 1941, Frank Lauren Hitchcock juga memformulasikan masalah transportasi dalam bentuk program linear, dan memberikan solusi yang sangat mirip dengan metode simpleks. Hitchcock meninggal pada tahun 1957 dan penghargaan Nobel tidak diberikan secara anumerta.
Sepanjang tahun 1946–1947, George B. Dantzig secara independen mengembangkan formulasi program linear yang umum agar dapat digunakan dalam masalah perencanaan di Angkata Udara Amerika Serikat. Di tahun 1947, juga menemukan metode simpleks yang untuk pertama kalinya menyelesaikan banyak masalah program linear secara efisien. Ketika Dantzig melakukan pertemuan dengan John von Neumann untuk mendiskusikan metode simpleksnya, Neumann langsung memberikan konjektur tentang teori tentang dualitas; dari realisasinya bahwa ini ekuivalen dengan masalah yang ia kerjakan di bidang teori permainan. Dantzig memberikan bukti formal pada sebuah laporan yang tidak dipublikasikan, "A Theorem on Linear Inequalities" pada 5 Januari 1948. Karya Dantzig dipublikasikan ke publik pada tahun 1951. Dalam masa setelah perang, banyak industri yang menerapkan metodenya dalam masalah perencanaan harian mereka.
Contoh masalah yang diberikan Dantzig adalah menemukan penugasan 70 orang ke 70 pekerjaan. Daya komputasi untuk mengecek semua permutasi kemungkinan penugasan sangat besar, melebihi banyaknya partikel yang ada di alam semesta yang teramati. Namun, butuh waktu yang singkat untuk menemukan solusi ketika masalah disusun sebagai program linear dan menerapkan algoritme simpleks. Teori yang mendasari program linear secara drastis mengurangi banyaknya kemungkinan solusi yang perlu dicek.
Masalah program linear dibuktikan dapat diselesaikan dalam waktu polinomial oleh Leonid Khachiyan pada tahun 1979. Namun baru pada tahun 1984 terobosan besar di bidang teori dan praktek terjadi, ketika Narendra Karmarkar memperkenalkan metode interior-point untuk menyelesaikan masalah program linear.
Bentuk baku

Bentuk baku atau bentuk standar dari program linear adalah bentuk yang umum dan paling yang mudah dipahami untuk menjelaskan permasalahan program linear. Bentuk ini terdiri dari tiga bagian:
Sebuah fungsi tujuan yang ingin dimaksimumkan, sebagai contoh  f(x_{1},x_{2},\dots ,x_{n})=c_{1}x_{1}+c_{2}x_{2}+\dots +c_{n}x_{n}
Batasan atau kendala dari permasalahan, dinyatakan dalam bentuk {\begin{aligned}a_{11}x_{1}+a_{12}x_{2}+\dots +a_{1n}x_{n}&\leq b_{1}\\a_{21}x_{1}+a_{22}x_{2}+\dots +a_{1n}x_{n}&\leq b_{2}\\\vdots \quad &\\a_{m1}x_{1}+a_{m2}x_{2}+\dots +a_{mn}x_{n}&\leq b_{m}\end{aligned}}
dan variabel-variabel bernilai nonnegatif  x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}\geq 0
Bentuk ini juga bisa ditulis dalam bentuk matriks, atau secara lebih ringkas sebagai




max


{


c


T



x



|



x

∈


R


n


∧

A
x

≤

b

∧

x

≥
0
}


{\textstyle {\text{max}}\;\{\mathbf {c} ^{T}\mathbf {x} \;|\;\mathbf {x} \in \mathbb {R} ^{n}\land \mathbf {Ax} \leq \mathbf {b} \land \mathbf {x} \geq 0\}}

Formulasi lainnya, seperti masalah minimisasi, masalah dengan pertidaksamaan melibatkan operator  \geq , juga masalah melibatkan variabel yang dapat bernilai negatif, selalu dapat disusun menjadi bentuk baku.
Bentuk baku > Contoh

Misalkan seorang petani memiliki sepetak lahan, anggap  L km2, dan ingin mendapatkan untung dengan menanam singkong dan jagung. Petani memiliki jumlah pupuk dan pestisida yang terbatas, masing-masing sebanyak  U dan  E kilogram. Satu km2 tanaman singkong memerlukan  U_{1} kg pupuk dan  E_{1} kg pestisida, sedangkan satu km2 tanaman jagung  U_{2} kg pupuk dan  E_{2} kg pestisida. Dengan sedikit perhitungan, petani tersebut  menemukan harga jual singkong per km2 sebesar  J_{1} rupiah, sedangkan  J_{2}rupiah adalah harga jual jagung per km2. Anggap  x_{1} dan  x_{2} secara berurutan adalah luas lahan yang ditanami singkong dan jagung. Keuntungan yang maksimum dapat diperoleh petani dengan memilih nilai yang optimal bagi  x_{1} dan  x_{2}. Menyatakan permasalahan tersebut dalam bentuk baku, kita mendapatkan program linear:
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| Maksimumkan:  J_{1}\cdot x_{1}+J_{2}\cdot x_{2} | Maksimumkan:  J_{1}\cdot x_{1}+J_{2}\cdot x_{2} | (Maksimumkan keuntungan, yakni total penjualan singkong ditambah total penjualan jagung–keuntungan di sini adalah "fungsi objektif") |
| Dengan kendala: |  x_{1}+x_{2}\leq L | (Batasan total lahan yang dapat ditanami) |
|  |  U_{1}\cdot x_{1}+U_{2}\cdot x_{2}\leq U | (Batasan banyak pupuk yang dimiliki) |
|  |  E_{1}\cdot x_{1}+E_{2}\cdot x_{2}\leq E | (Batasan banyak pestisida yang dimiliki) |
|  |  x_{1}\geq 0,x_{2}\geq 0 | (Luas lahan yang ditanam tidak mungkin negatif). |
Masalah tersebut dapat disusun dalam bentuk matriks sebagai:
Bentuk imbuhan

Program linear juga dapat dinyatakan dalam bentuk imbuhan (augmented form, slacks form) agar dapat diselesaikan dengan metode simpleks. Bentuk ini menggunakan variabel-variabel nonnegatif yang disebut lempai (slack) untuk mengubah bentuk-bentuk pertidaksamaan dalam kendala menjadi bentuk persamaan. Selanjutnya permasalahan dapat ditulis ulang dalam bentuk matriks sebagai:
Disini,  \mathbf {s}  adalah vektor berisi variabel-variabel lempai ( \mathbf {s} \geq 0),  dan  \mathbf {x}  adalah vektor keputusan. Variabel  z 'menyimpan' nilai dari fungsi objektif yang ingin dioptimalkan.
Bentuk imbuhan > Contoh

Menggunakan contoh permasalahan petani di atas, bentuk imbuhan ditulis sebagai
| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| Maksimumkan:  J_{1}\cdot x_{1}+J_{2}\cdot x_{2} | Maksimumkan:  J_{1}\cdot x_{1}+J_{2}\cdot x_{2} | (Fungsi objektif) |
| Dengan kendala: |  x_{1}+x_{2}+x_{3}=L | (Batasan dengan imbuhan) |
|  |  U_{1}\cdot x_{1}+U_{2}\cdot x_{2}+x_{4}=U | (Batasan dengan imbuhan) |
|  |  E_{1}\cdot x_{1}+E_{2}\cdot x_{2}+x_{5}=E | (Batasan dengan imbuhan) |
|  |  x_{1},x_{2},x_{3},x_{4},x_{5}\geq 0 |  |
Dalam bentuk ini,  x_{3},x_{4},x_{5} merupakan variabel-variabel lempai, yang secara berurutan menyatakan luas lahan yang tidak digunakan, banyak pupuk yang tersisa, dan banyak pestisida yang tersisa (atau tidak digunakan). Dalam bentuk matriks formulasi tersebut dinyatakan sebagai:
Dualitas

Setiap masalah program linear, yang juga dikenal dengan masalah primal, dapat diubah menjadi sebuah masalah dual. Masalah dual juga merupakan sebuah program linear, dan solusi masalah ini memberikan sebuah batas atas untuk nilai optimal dari masalah primal. Untuk mendapatkan dual dari masalah primal, ada cara sistematis yang perlu dilakukan:
Setiap variabel pada program linear primal akan menjadi kendala di program linear dual.
Setiap konstrain pada program linear primal akan menjadi konstrain di program linear dual.
Arah fungsi objektif akan berbalik—masalah memaksimumkan di primal akan menjadi masalah meminimumkan di dual, dan sebaliknya.
Dalam bentuk matriks, hubungan masalah primal dengan masalah dual dapat ditunjukkan dengan:
Maksimumkan  \mathbf {c} ^{\text{T}}\mathbf {x}  dengan kendala  \mathbf {A} \mathbf {x} \leq \mathbf {b}  dan  \mathbf {x} \geq \mathbf {0} ; akan memiliki masalah dual simetrik  Minimimumkan  \mathbf {b} ^{\text{T}}\mathbf {y}  dengan kendala  \mathbf {A} ^{\text{T}}\mathbf {y} \geq \mathbf {c}  dan  \mathbf {y} \geq \mathbf {0} .
Maksimumkan  \mathbf {c} ^{\text{T}}\mathbf {x}  dengan kendala  \mathbf {A} \mathbf {x} \leq \mathbf {b} ; akan memiliki masalah dual asimetrik  Minimumkan   \mathbf {b} ^{\text{T}}\mathbf {y}  dengan kendala  \mathbf {A} ^{\text{T}}\mathbf {y} =\mathbf {c}  dan  \mathbf {y} \geq \mathbf {0} .
Ada dua ide mendasar pada teori dualitas. Ide pertama adalah fakta bahwa (untuk kasus dual simetrik) dual dari masalah dual suatu program linear, adalah masalah primal asal dari program linear tersebut. Selain itu, setiap solusi feasibel dari program linear akan memberikan batas untuk nilai optimal dari fungsi objektif masalah dualnya. Teorema dualitas lemah menyatakan bahwa nilai fungsi objektif dari masalah dual pada setiap solusi feasibel, akan memberikan batas pada nilai fungsi objektif masalah primal pada setiap solusi feasibelnya. Jenis batas (batas atas atau batas bawah) yang terjadi bergantung pada jenis optimisasi yang dikerjakan (memaksimumkan atau meminimumkan). Teorema dualitas kuat menyatakan jika masalah primal memiliki sebuah solusi optimal  \mathbf {x} ^{*}, maka masalah dual juga memiliki sebuah solusi optimal  \mathbf {y} ^{*}, dan keduanya terikat oleh hubungan  \mathbf {c} ^{\text{T}}\mathbf {x} ^{*}=\mathbf {b} ^{\text{T}}\mathbf {y} ^{*}.
Bentuk kendala dari program linear juga dapat tidak terbatas (unbounded) atau tidak feasibel (infeasible). Teorema dualitas lemah menunjukkan bahwa jika masalah primal tidak terbatas maka masalah dual yang terbentuk akan tidak feasibel. Dan sebaliknya, jika masalah dual tidak terbatas maka masalah primalnya akan tidak feasibel. Namun, ada kasus kedua jenis masalah (primal dan dual) adalah masalah yang tidak feasibel.
Dualitas > Dualitas masalah pengepakan dan penutupan

Masalah pengepakan (packing) adalah kelas masalah optimisasi yang mencari cara menyusun (mengepak) objek-objek ke dalam sebuah kontainer. Sedangkan, masalah penutupan (covering) membahas apakah suatu kombinasi struktur "menutupi" sebuah objek, atau seberapa besar ukuran struktur yang diperlukan agar dapat melakukan hal tersebut. Masalah program linear terkait pengepakan dan penutupan sering muncul sebagai "relaksasi" dari sebuah masalah kombinatorial.
Masalah program linear penutupan memiliki bentuk:
Dual dari masalah ini masalah program linear pengepakan, yang memiliki bentuk:
Dalam kedua jenis permasalahan ini, matriks  \mathbf {A} , vektor  \mathbf {b} , dan vektor  \mathbf {c} , bernilai nonnegatif.
Dualitas > Complementary slackness

Solusi optimal dari dual dapat didapatkan hanya dengan mengetahui solusi optimal dari masalah primal, dengan menggunakan teorema complementary slackness. Teorema ini menyatakan:
Misalkan  \mathbf {x} =(x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}) adalah solusi feasibel di masalah primal, dan  \mathbf {y} =(y_{1},y_{2},\dots ,y_{m}) adalah solusi feasibel di masalah dual. Misalkan pula  \mathbf {w} =(w_{1},w_{2},\dots ,w_{m}) adalah variabel lempai (slack) di masalah primal, dan  \mathbf {z} =(z_{1},z_{2},\dots ,z_{n}) adalah variabel lempai di masalah dual. Vektor  \mathbf {x}  dan  \mathbf {y}  optimal di jenis masalah mereka masing masing, jika dan hanya jika:
x_{j}z_{j}=0 untuk  j=1,2,\dots ,n, dan
w_{i}y_{i}=0 untuk  i=1,2,\dots ,m.
Jadi, jika variabel lempai ke-i dari masalah primal tidak bernilai nol, maka variabel keputusan ke-i dari masalah dual akan bernilai nol; dan sebaliknya.
Pranala luar

(Inggris) Guidance On Formulating LP Problems
(Inggris) Mathematical Programming Glossary
(Inggris) The Linear Programming FAQ
(Inggris) Benchmarks For Optimisation Software
| Pengawasan otoritas  |
| --- | --- |
Umum:  Integrated Authority File (Jerman) 
Perpustakaan nasional:  Prancis (data)  Amerika Serikat  Jepang  Republik Ceko 
Lain-lain:  Microsoft Academic 
Leonid Kantorovich
John von Neumann
Gubu Kusuma, Tidore Utara, Tidore Kepulauan

| Gubu Kusuma |
| --- | --- |
Kelurahan
Negara:  Indonesia
Provinsi: Maluku Utara
Kota: Tidore Kepulauan
Kecamatan: Tidore Utara
Kode Kemendagri: 82.72.05.1009 
Kode BPS: 8272020009 
Luas: ... km²
Jumlah penduduk: ... jiwa
Kepadatan: ... jiwa/km²
Gubu Kusuma adalah salah satu kelurahan di kecamatan Tidore Utara, Kota Tidore Kepulauan, Maluku Utara, Indonesia.
Pranala luar

(Indonesia) Keputusan Menteri Dalam Negeri Nomor 050-145 Tahun 2022 tentang Pemberian dan Pemutakhiran Kode, Data Wilayah Administrasi Pemerintahan, dan Pulau tahun 2021
(Indonesia) Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 72 Tahun 2019 tentang Perubahan atas Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 137 Tahun 2017 tentang Kode dan Data Wilayah Administrasi Pemerintahan
(Indonesia) Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 137 Tahun 2017 tentang Kode dan Data Wilayah Administrasi Pemerintahan
| l b Kecamatan Tidore Utara, Kota Tidore Kepulauan, Maluku Utara |
| --- | --- |
Kelurahan:  Afa Afa  Bobo  Fobaharu  Gubu Kusuma  Jaya  Mareku  Ome  Rum  Rum Balibunga  Sirongo Folaraha 
Desa:  Maitara  Maitara Selatan  Maitara Tengah  Maitara Utara
Nora Idah Nita

| Nora Idah Nita |
| --- | --- |

 
Anggota Dewan Perwakilan Rakyat Aceh
Petahana
Mulai menjabat  30 September 2019
Ketua DPRA: Dahlan Jamaluddin Saiful Bahri
Daerah pemilihan: Aceh 7
Perolehan Suara: 19.219 (2019)
 
Informasi pribadi
Lahir: 7 Februari 1975 (umur 49) Kualasimpang, Aceh Tamiang, Aceh
Partai politik: Demokrat
Suami/istri: Mahruzar
Orang tua: H. Muhammad Taib Juned Hj. Siti Saudah
Pekerjaan: Politikus


Sunting kotak info • L • B
 
Nora Idah Nita, S.E., (lahir 7 Februari 1975
) adalah politikus Partai Demokrat yang menjabat sebagai Anggota Dewan Perwakilan Rakyat Aceh periode 2019-2024.
Pekerjaan

Anggota DPRK Aceh Tamiang (2009-2014 dan 2014-2019)
Ketua DPC Partai Demokrat Aceh Tamiang (2012-2017, 2017-2022 dan 2022-2027)
Wakil Ketua DPRK Aceh Tamiang (2014-2019)
Ketua Kamar Dagang dan Industri (Kadin) Aceh Tamiang (2017-2022)
Anggota Dewan Perwakilan Rakyat Aceh (2019-2024)
Nikolai Bugaev

| Nikolai Bugaev |
| --- | --- |

Lahir: (1837-09-14)14 September 1837 Georgia, Kekaisaran Rusia
Meninggal: 11 Juni 1903(1903-06-11) (umur 65) Moskwa, Kekaisaran Rusia
Kebangsaan: Rusia
Almamater: Universitas Kekaisaran Moskwa (1859)
Karier ilmiah
Bidang: Matematika
Institusi: Universitas Kekaisaran Moskwa
Pembimbing doktoral: Karl Weierstrass Ernst Kummer  Joseph Liouville
Mahasiswa doktoral: Dmitri Egorov Nikolay Sonin
 
Nikolai Vasilievich Bugaev (bahasa Rusia: Никола́й Васи́льевич Буга́ев; 14 September 1837 – 11 Juni 1903
) adalah seorang matematikawan asal Rusia. Ia adalah ayah dari Andrei Bely.