python求解：minf=-2x1-x2 满足:25-x1^2-x2^2 >=0;7-x1^2+x2^2 ＞=0；0 < = x1< = 5；0< =x2 < =10

这是一个线性规划问题和两个二次约束条件组成的优化问题。目标函数 `minf` 要求最小化 `-2x1 - x2`，而有四个限制条件：

1. `25 - x1^2 - x2^2 >= 0` 表示圆心在原点，半径为5的下半圆。
2. `7 - x1^2 + x2^2 >= 0` 表示另一个圆心在(0, -sqrt(7))，半径为sqrt(7)的上半圆的一部分。
3. `0 <= x1 <= 5` 限制了 `x1` 的值在0到5之间。
4. `0 <= x2 <= 10` 限制了 `x2` 的值在0到10之间。

要解决这个问题，你可以使用Python的线性优化库，如Scipy中的`optimize.minimize`或专门的LP库像是PuLP或CVXPY。这里我们使用最简单的Scipy库示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def objective_function(x):
    return -2 * x[0] - x[1]

# 线性不等式约束
A = np.array([
    [-1, -1],   # 对于第一个圆的下部分
    [1, 1],    # 对于第二个圆的上部分
    [-1, 0],   # x1限制
    [0, -1]     # x2限制
])
b = np.array([25, 7, 0, 0])

# 等式约束（平方项）
ineq_eqns = [
    {'type': 'eq', 'fun': lambda x: x[0]**2 + x[1]**2 - 25},  # 圆1的方程
    {'type': 'eq', 'fun': lambda x: x[0]**2 + x[1]**2 - 7}   # 圆2的部分方程
]

# 解决问题
solution = minimize(objective_function, [0, 0], bounds=[(0, 5), (0, 10)], constraints=(A, b), eq_constraints=ineq_eqns)

# 输出结果
optimal_x = solution.x
objective_value = objective_function(optimal_x)
print(f"最优解为: {optimal_x}")
print(f"最小化值为: {objective_value}")