用单纯形表法求解线性规划问题: max Z = 4X₁+3X₂ 4X₁+ 6X₂≤6 3X₁+2X₂≤4 X₁，X₂≥0

单纯形表法是线性规划中的一种迭代算法，用于求解标准型或一般型线性规划问题。在求解给定的线性规划问题之前，我们需要先将其转换为标准型。问题中的不等式约束可以通过引入松弛变量转换为等式约束，得到标准型问题。

给定的线性规划问题为：

max Z = 4X₁ + 3X₂

4X₁ + 6X₂ ≤ 6
3X₁ + 2X₂ ≤ 4
X₁, X₂ ≥ 0

首先，为每个不等式引入一个松弛变量（Slack Variable），得到：

4X₁ + 6X₂ + S₁ = 6
3X₁ + 2X₂ + S₂ = 4

其中，`S₁` 和 `S₂` 是松弛变量，它们都是非负的，即 `S₁, S₂ ≥ 0`。

然后，我们构建初始单纯形表：

| 基变量 | X₁ | X₂ | S₁ | S₂ | RHS |
|--------|----|----|----|----|-----|
| S₁ | 4 | 6 | 1 | 0 | 6 |
| S₂ | 3 | 2 | 0 | 1 | 4 |
| Z | -4 | -3 | 0 | 0 | 0 |

其中，RHS 表示右侧常数项。

接下来，选择进入基变量的非基变量，通常选择目标函数系数最负的非基变量。在这个例子中，我们选择 `X₁` 作为进入基变量。

下一步是确定离开基变量，这通过计算目标函数行的每个非基变量系数除以对应基变量列的系数（称为检验数）来完成，选择最小的非负检验数对应的基变量作为离开变量。在这个例子中，我们选择 `S₂` 作为离开基变量。

然后，我们进行行操作以使新进入的基变量 `X₁` 取代原基变量 `S₂`，得到新的单纯形表，重复上述过程直到所有非基变量的目标函数系数非负，此时即可得到最优解。

由于单纯形法涉及到一系列的迭代步骤和计算，一般使用计算工具来完成。为了简化示例，这里没有展示迭代过程中的详细计算步骤。