Define constants and basic functions.

Modules
		aux cdd math numpy os shutil subprocess sympy

Classes
		builtins.object LP   class LP(builtins.object)     Class to solve an LP exactly.     Methods defined here: __init__(self, A, b, c=None, box=None) Create LP problem min{cx : Ax <= b, x in box}. solve_cdd(self) Solve the LP via cdd. solve_soplex(self) Solve the LP: min c*x s.t. A*x = b, x >= 0. Data descriptors defined here: __dict__ dictionary for instance variables (if defined) __weakref__ list of weak references to the object (if defined)

Functions
		LP_solve_exact(A, b, c=None, box=None) Exactly solve an LP min{cx : Ax <= b, x in box}.   Call:         opt = LP_solve_exact(A,b[,c,box]) Input:         A - `m x n`-matrix         b - array of length m         c [optional] - array of size n         box [optional] - list of pairs, with length n;                 (low_i, up_i) implies constraint low_i <= x_i <= up_i Output:         opt - array of length n; optimal (or just feasible if c = None) solution get_box(value, digits) Obtain enclosing interval for given value and accuracy.   Call:         box = get_box(value, digits) Input:         value [number]         digits [positive integer] - accuracy in binary digits Output:         box: pair of sympy-fractions, giving lower and upper bound for value                 such that upper - lower <= 2^-digits

Data
		LP_solver_found = True cdd_found = True