两个约束条件的最小值

解决这个问题的一种方法是使用数学优化算法，如线性规划或非线性规划。以下是一个使用Python的线性规划库scipy.optimize.linprog的示例代码：

from scipy.optimize import linprog

# 定义目标函数的系数
c = [1, 1]

# 定义约束条件的系数矩阵
A = [[-1, 2], [3, 1]]
b = [4, 9]

# 定义变量的取值范围
x_bounds = (0, None)
y_bounds = (0, None)

# 使用线性规划求解最小值
result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x_bounds, y_bounds])

# 输出结果
print("最小值：", result.fun)
print("x的取值：", result.x[0])
print("y的取值：", result.x[1])

在上述代码中，我们定义了目标函数的系数c、约束条件的系数矩阵A和约束条件的边界b。然后，我们使用linprog函数求解最小值，并通过result.fun获取最小值，通过result.x获取变量的取值。

需要注意的是，该示例假设目标函数和约束条件都是线性的。如果目标函数或约束条件是非线性的，可以考虑使用其他的优化算法，如非线性规划算法scipy.optimize.minimize。