用黄金分割法程序解题

黄金分割法原理及算法流程
嘿，朋友们！今天咱来聊聊黄金分割法。

这玩意儿可神奇啦，就像一把神奇的钥匙，能打开好多奇妙的大门呢！
你看啊，黄金分割法就好像是大自然的偏爱。

那美丽的花朵，花瓣的排列是不是有种说不出的和谐美感？那蝴蝶翅膀上的花纹，是不是看着特别舒服？嘿嘿，这其实都有着黄金分割的影子呢！
咱就说人体吧，人的身材比例如果接近黄金分割，那看起来就是特别顺眼，特别好看。

那些模特们为啥看着那么迷人？这里面可就有黄金分割的功劳呢！
那黄金分割法的算法流程是啥呢？其实也不难理解。

就好像我们分蛋糕一样，要找到那个最合适的切分点。

我们要通过一些计算和比较，找到那个最能体现完美比例的地方。

比如说，在一幅画中，我们怎么安排画面的布局呢？这时候黄金分割法就派上用场啦！把画面分成不同的部分，按照黄金分割的比例来安排元素，哇，那整幅画一下子就变得生动起来了，就好像有了灵魂一样！
再想想建筑，那些漂亮的古建筑，为啥历经岁月依然让人赞叹不已？就是因为建筑师们巧妙地运用了黄金分割法呀！从整体的结构到细节的装饰，都有着黄金分割的智慧在里面。

在生活中，我们也可以试着用黄金分割法来让自己的生活更美好。

比如在布置房间的时候，按照黄金分割的比例来摆放家具，是不是感觉整个空间都更舒服了呢？
还有拍照的时候，试着找到那个黄金分割的点，让人物或者景物处在那个位置，拍出来的照片肯定特别棒！
黄金分割法真的是无处不在啊，它就像一个隐藏的魔法，等待我们去发现和运用。

我们可以用它来创造美，让我们的世界变得更加丰富多彩。

所以啊，朋友们，别小看了这个黄金分割法，它可有着大用处呢！让我们一起去探索它的奥秘，用它来让我们的生活更加精彩吧！。

黄金分割点的求法礼师所谓黄金分割，就是把一条线段（AB ）分成两条线段，使其中较长的线段（AC ）是较短线段（BC ）和整个线段（AB ）的比例中项（如图1所示）。

图1下面介绍它的若干求法，供同学们学习时参考。

1. 黄金分割点的代数求法已知：线段AB求作：线段AB 的黄金分割点C 。

分析：设C 点为所求作的黄金分割点，则AC AB CB 2=·即AC AB AB AC 2=-()AC AB AC AB 220+-=·解这个方程，得AC AB AB =-≈5120618.所以C 点可作。

注意：方程AC AB AB AC 2=-()的解法是初三的数学内容。

2. 黄金分割点的几何求法已知：线段AB求作：线段AB 的黄金分割点C 。

作法：如图2所示，（1）过B 点作BD ⊥AB ，使BD AB =12； （2）连结AD ，在AD 上截取DE=BD ；（3）在AB 上截取AC=AE 。

图2则点C 就是所求的黄金分割点。

证明： AC AE AD AB ==-12 而AD AB BD =+22∴=+⎛⎝ ⎫⎭⎪-AC AB AB AB 22212 =-=-5212512AB AB AB ∴C 点是线段AB 的黄金分割点。

3. 黄金分割点的近似求法已知：线段AB求作：线段AB 的黄金分割点。

分析：若不限于尺规作图，用量角器可以作以线段AB 为一腰，顶角∠A=36°的等腰三角形ABC ，如图3所示，然后作∠ACB 的平分线CD 交AB 于点D 。

图3则点D 就是线段AB 的黄金分割点。

证明：在△ABC 中∵AB=AC ，∠A=36°∴∠=∠=-=∠∴∠=∠=∠=∠+∠=∴==ACB B CD ACB A BC CD AD1803627212363172°°°又平分°，°∆∆CDB ABCDB BC BC AC BC AC DB AD AB DBD AB ~∴===∴22·，即·点是线段的黄金分割点。

1黄金分割法的优化问题(1)黄金分割法基本思路：黄金分割法适用于［a , b］区间上的任何单股函数求极小值问题，对函数除要求“单谷”外不做其他要求，甚至可以不连续。

因此，这种方法的适应面非常广。

黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法，即在搜索区间［a, b］内适当插入两点al, a2,并计算其函数值。

al, a2将区间分成三段，应用函数的单谷性质，通过函数值大小的比较，删去其中一段，是搜索区间得以缩小。

然后再在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，是搜索区间无限缩小，从而得到极小点的数值近似解。

(2)黄金分割法的基本原理一维搜索是解函数极小值的方法之一，其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。

一维搜索的解法很多，这里主要采用黄金分割法(0.618法)。

该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率，从而可以看成是斐波那契法的近似，实现起来比较容易，也易于人们所接受。

rl=a+0,382(>-a) r2=a+0,618Cb-a) 如图班2户母4) 所以新区间为［a ,于2］以为新区间，继域求新的试点黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间［a,b］内搜索极小点* *的一种方法。

它是优化计算中的经典算法，以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称，是许多优化算法的基础，但它只适用于一维区间上的凸函数［6］,即只在单峰区间内才能进行一维寻优，其收敛效率较低。

其基本原理是：依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间［7］。

具体步骤是：在区间［a,b］内取点：al , a2把［a,b］分为三段。

如果f(a1)>f(a2),令a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a);如果f(a1)<f(a2) ,令b=a2,a2=a1,a1=b-r*(b-a), 如果 | (b-a)/b | 和 | (y1-y2)/y2 | 都大于收敛精度e重新开始。

黄金分割法python代码黄金分割法Python代码黄金分割法是一种优化算法，它可以在最短时间内找到函数的最小值。

这种算法的原理是将函数的区间分成两个部分，然后选择其中一个部分进行计算，直到找到最小值。

在这个过程中，每次选择的区间都是原区间的黄金分割点。

黄金分割法的优点是可以在较短的时间内找到函数的最小值，而且不需要对函数进行求导。

这种算法的缺点是需要对函数进行多次计算，因此在计算复杂度上可能会比较高。

下面是黄金分割法的Python代码：```pythonimport mathdef golden_section_search(f, a, b, tol=1e-6):"""Golden section search algorithm to find the minimum of a function fon the interval [a, b]."""# Define the golden ratiophi = (1 + math.sqrt(5)) / 2# Define the initial pointsx1 = b - (b - a) / phix2 = a + (b - a) / phi# Define the initial function valuesf1 = f(x1)f2 = f(x2)# Loop until the interval is small enough while abs(b - a) > tol:# Choose the smaller function value if f1 < f2:b = x2x2 = x1f2 = f1x1 = b - (b - a) / phif1 = f(x1)else:a = x1x1 = x2f1 = f2x2 = a + (b - a) / phif2 = f(x2)# Return the minimum pointreturn (a + b) / 2```这个函数接受四个参数：函数f、区间的左端点a、区间的右端点b 和容差tol。

implicit noneinteger n ,hreal x10,x20,x1,x2,y1,y2,a,b,c1,c2,d1,d2,jwrite(*,*)"运算次数为n"write(*,*)"初始点为(2,2)."write(*,*)"初始探索区间为(1.0，7.0)"write(*,*)"初始一维探索方向为(0.7071,0.7071)" write(*,*)"初始迭代精度为0.1"x10=2.0x20=2.0d1=0.7071d2=0.7071j=0.1a=1.0b=7.0don=0c1=a+0.382*(b-a)x1=x10+d1*c1x2=x20+d2*c1y1=x1*x1+x2*x2-8*x1-12*x2+52c2=a+0.618*(b-a)x1=x10+d1*c2x2=x20+d2*c2y2=x1*x1+x2*x2-8*x1-12*x2+52do while (ABS(a-b)>j)n=n+1c1=a+0.382*(b-a)x1=x10+d1*c1x2=x20+d2*c1y1=x1*x1+x2*x2-8*x1-12*x2+52c2=a+0.618*(b-a)x1=x10+d1*c2x2=x20+d2*c2y2=x1*x1+x2*x2-8*x1-12*x2+52if(y1>y2) thenc1=c2y1=y2c2=a+0.618*(b-a)x1=x10+d1*c2x2=x20+d2*c2y2=x1*x1+x2*x2-8*x1-12*x2+52elseif(y1<y2) thenb=c2c2=c1y2=y1c1=a+0.382*(b-a)x1=x10+d1*c1x2=x20+d2*c1y1=x1*x1+x2*x2-8*x1-12*x2+52elseif(y1==y2) thena=c1b=c2endifwrite(*,"(3X,a3,I3,//6(3X,a,F12.6,5X//))")"n=",n,"x1=",x1,"y1=",y1,"x2=",x2,"y2=",y2,"a=",a,"b=", benddowrite(*,*)"运算结果为："write(*,"(3X,a3,I3,//6(3X,a,F12.6,5X//))")"n=",n,"x1=",x1,"y1=",y1,"x2=",x2,"y2=",y2,"a=",a,"b=", b10 write(*,*)"改变初始点请输入1"write(*,*)"改变一维探索方向请输入2"write(*,*)"改变迭代精度请输入3"write(*,*)"改变探索区间请输入4"write(*,*)"停止请输入5"read(*,*) hif (h==1) thenwrite(*,*) "请输入两个实数:"read(*,*) x10,x20d1=0.7071d2=0.7071j=0.1a=1.0elseif (h==2) thenwrite(*,*) "请输入两个实数:"read(*,*) d1,d2x10=2.0x20=2.0j=0.1a=1.0b=7.0elseif (h==3) thenwrite(*,*) '请输入一个实数:' read(*,*) jx10=2.0x20=2.0d1=0.7071d2=0.7071a=1.0b=7.0elseif(h==4) thenwrite(*,*)"请输入两个实数"read(*,*) a,bx10=2.0x20=2.0d1=0.7071d2=0.7071j=0.1elseif (h==5) thenexitelsewrite(*,*)'请重新输入'goto 10endifenddoendprogramecczimplicit nonereal x1,x2,x3,xp,f1,f2,f3,fp,j,c1,c2 integern,ij=0.4x1=1.0x3=7.0x2=0.5*(x1+x3)f1=(x1-3)**2f2=(x2-3)**2f3=(x3-3)**2write(*,*)"初始精度为0.4" write(*,*)"初始区间为(1,7)"don=0write(*,*)jdo while (ABS(x1-x3)>j)c1=(f3-f1)/(x3-x1)c2=((f2-f1)/(x2-x1)-c1)/(x2-x3) xp=0.5*(x1+x3-c1/c2)fp=(xp-3)**2n=n+1if (xp>=x2) thenif(fp>=f2) thenx3=xpf3=fpelsex1=x2f1=f2x2=xpf2=fpendifelseif(fp>=f2) thenf1=fpelsex3=x2f3=f2x2=xpf2=fpendifendifwrite(*,*) "迭代次数为：",n,"极小值点为：",xp,"最优解为：",fp enddowrite(*,*)"运算结果为:"write(*,*) "迭代次数为：",n,"极小值点为：",xp,"最优解为：",fp 10 write(*,*)"改变初始精度请输入1"write(*,*)"改变初始区间请输入2"write(*,*)"停止请输入3:"read(*,*) iif (i==1) thenwrite(*,*)"请输入改变后的精度:"read(*,*) jx1=1.0x3=7.0x2=0.5*(x1+x3)f1=(x1-3)**2f2=(x2-3)**2f3=(x3-3)**2elseif(i==2) thenwrite(*,*)"请输入两个实数作为初始区间:"read(*,*) x1,x3j=0.4x2=0.5*(x1+x3)f1=(x1-3)**2f2=(x2-3)**2f3=(x3-3)**2elseif(i==3) thenexitelsewrite(*,*)"请重新输入"goto 10endifenddoend第一个程序我觉得该改改第二个我也看不出来为什么没有执行外层循环，还有二次差值时，最好用函数值的差来判断可减少循环次数你上面的二次差值循环次数一定比1大你可以用我的可视化程序来验证一下因为是C++程序所以就没有发给你源代码。

黄金分割法及程序求解第5题：对函数f(x)=（x^2-1）^2+(x-1)^2+3,当给定搜索区-10≤x≤10使用黄金分割法求极小点α*。

解：显然，此时的a=-10,b=10。

首先插入两个点a1和a2,由黄金分割点法得：a1=b-γ(b-a)=10-0.618×(10-(-10))=-2.36a2=a+γ(b-a)=-10+0.618×20=2.36再计算相应插图点的函数值，得y1=f(a1)=35.171y2=f(a2)=25.731因为y1>y2，所以，消去区间〔-10，-2.36〕,则新的搜索区间〔a，b〕为〔-2.36，10〕。

第一次迭代：此时插入点a1=b-γ(b-a)=10-0.618×[10-(-2.36)]=2.362a2=a+γ(b-a)=-2.36+0.618×[10-(-2.36)]=5.279相应插入点的函数值为：y1=25.823y2=743.191由于y2>y1，同理，得新的搜索区间为〔-2.36，5.279〕.如此继续迭代下去，列出前六次迭代的结果：y2迭代序号a a1a2b y1比较0-10-2.36 2.361035.171＞25.7311-2.36 2.362 5.2791025.832＜743.1912-2.360.558 2.361 5.279 3.669＜25.7773-2.36-0.5570.558 2.361 5.900＞ 3.6694-0.5570.558 1.246 2.361 3.669＞ 3.36650.558 1.247 1.443 2.361 3.369＜ 4.36860.5580.896 1.105 1.443假定，经过前六次迭代后已满足收敛精度要求，则得α*=(a+b)/2=（0.558+1.443）/2=1.0005相应的函数极值:f（α*）=3.000001运用MATLB程序求解:建立m文件：function[x,minf]=minHJ(f,a,b,k) format long;if nargin==3eps=0.000001;enda1=b-0.618*(b-a);a2=a+0.618*(b-a);k=1;tol=b-a;while tol>eps&&k<100000fa1=subs(f,findsym(f),a1);fa2=subs(f,findsym(f),a2);if fa1>fa2a=a1;a1=a2;a2=a+0.618*(b-a);else b=a2;a2=a1;a1=b-0.618*(b-a);endk=k+1;tol=abs(b-a);endif k==100000disp('找不到最小值');x=NaN;minf=NaN;return;endkx=(a+b)/2minf=subs(f,findsym(f),x)format short函数文件：syms x;f=(x^2-1)^2+(x-1)^2+3;[x,minf]=minHJ(f,-10,10);运行结果:k=36k=36x=1.000004289112507 minf=3.000000000091983。

高中化学如何解决黄金分割问题黄金分割是一种数学比例关系，常常出现在艺术、建筑和自然界中。

在高中化学中，黄金分割也是一个重要的概念，涉及到化学计算和实验中的比例关系。

本文将介绍如何解决高中化学中的黄金分割问题，并提供一些解题技巧和实用指导。

黄金分割的数学定义是：将一条线段分成两部分，较长部分与整体的比例等于较短部分与较长部分的比例。

这个比例值约为1.618，通常用希腊字母φ（phi）表示。

在化学中，我们经常会遇到需要计算物质的比例关系，例如摩尔比、质量比等，这时候黄金分割的概念就可以派上用场。

举个例子来说明，假设我们要计算一种化合物的摩尔比，其中含有两种元素A和B。

已知元素A的摩尔数为x，元素B的摩尔数为y，根据黄金分割的比例关系，我们可以得到以下方程：x/y = y/(x+y)通过解这个方程，我们可以求解出元素A和元素B的摩尔比。

这个例子中，黄金分割的比例关系帮助我们建立了一个方程，从而解决了化学计算中的比例问题。

除了计算问题，黄金分割在实验中也有一定的应用。

例如，我们要制备一种溶液，其中溶质A和溶剂B的质量比为黄金分割比。

已知溶剂B的质量为m，根据黄金分割的比例关系，我们可以得到以下方程：m/(m+x) = φ通过解这个方程，我们可以求解出溶质A的质量x，从而制备出所需的溶液。

这个例子中，黄金分割的比例关系帮助我们确定了溶质和溶剂的质量比，从而实现了实验中的比例控制。

解决黄金分割问题的关键是建立正确的比例关系，并运用数学方法解决方程。

在解题过程中，我们可以采用以下几个技巧：1. 确定已知量和未知量：在解题之前，我们首先要明确问题中给出的已知量和需要求解的未知量。

这样可以帮助我们建立正确的比例关系和方程。

2. 利用黄金分割的比例关系：根据黄金分割的定义，我们可以将已知量和未知量之间的比例关系转化为一个方程。

这个方程可以帮助我们求解未知量。

3. 使用数学方法解方程：根据问题的具体情况，我们可以选择适当的数学方法来解方程，例如代入法、消元法、因式分解法等。

黄金分割法黄金分割法也叫0.618法，它是一种基于区间收缩的极小值点搜索算法，当用进退法确定搜索区间后，我们只知道极小值点包含于搜索区间内，但是具体是哪个点，无法得知。

1. 算法原理黄金分割法的思想很直接，既然极小值点包含于搜索区间内，那么可以不断地缩小搜索区间，就可以使搜索区间的端点逼近到极小值点。

[]a,b 为搜索区间，黄金分割法首先根据黄金比例产生两个内点12,x x 。

120.382*()0.618*()x a b a x a b a =+-=+-然后根据()1f x ，()2f x 的大小关系来重新选择搜索区间。

（1） 若()()12f x f x <，则搜索区间变为1[,]x b ；（2） 若()()12f x f x >，则搜索区间变为2[,]a x 。

2. 算法步骤用黄金分割法求无约束问题min (),f x x R ∈的基本步骤如下：（1） 选定初始区间11[,]a b 及精度0ε>，计算试探点：11110.382*()a b a λ=+-11110.618*()a b a μ=+-。

（2） 若k k b a ε-<，则停止计算。

否则当()()k k ff λμ>时转步骤（3）。

当()()k k f f λμ≤转步骤（4）。

（3） 置 11111110.382*()k k k k k kk k k k a b b a b a λλμμ+++++++=⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=+-⎩转步骤（5） （4） 置11111110.382*()k k k k k kk k k k a a b a b a μμλλ+++++++=⎧⎪=⎪⎨=⎪⎪=+-⎩转步骤（5） （5） 令1k k =+，转步骤（2）。

3. 算法的MATLAB 实现在MATLAB 中编程实现黄金分割法的函数为：min HJ 。

功能：用黄金分割法求解一维函数的极值。

调用格式：[,min ]min (,,,)x f HJ f a b eps =其中，f ：为目标函数；a ：极值区间的左端点；b ：极值区间的右端点；e p s ：精度；x ：目标函数取最小值时的自变量值；m i n f ：目标函数的最小值。

黄金分割的正确计算方法
黄金分割是一种美学比例，也是一种数学比例，它是指一条线段分为两部分，使整条线段与较短部分之比等于较短部分与较长部分之比。

黄金分割比例被广泛运用在建筑、绘画、雕塑等艺术领域，被认为是最具美感的比例之一。

在数学中，黄金分割比例被表示为Φ（phi），其值约为1.618。

黄金分割的正确计算方法可以通过以下步骤进行：
1. 设定问题，首先，我们需要明确需要计算黄金分割的线段长度，例如线段AB的长度为x。

2. 建立等式，根据黄金分割的定义，我们可以建立如下等式，(x-a)/a = a/x，其中a为较短部分的长度。

3. 解方程，将等式进行变形，得到x^2 ax a^2 = 0。

然后，我们可以使用一元二次方程的求根公式来解这个方程，得到x = (1+√5)a/2 或 x = (1-√5)a/2。

4. 计算结果，根据上述公式，我们可以计算出黄金分割的两个部分的长度。

需要注意的是，黄金分割比例是一个无理数，无法用有限的小数表示，因此在实际计算中，我们可以采用近似值来进行计算。

通常情况下，我们可以取Φ的近似值1.618进行计算。

除了通过数学方法计算黄金分割外，我们还可以通过绘图的方式来构造黄金分割。

通过绘制正方形和正三角形，我们可以很容易地构造出黄金分割比例。

总之，黄金分割是一种重要的美学比例和数学比例，它在艺术和设计中具有广泛的应用。

掌握黄金分割的正确计算方法，可以帮助我们更好地理解和运用这一比例，从而创作出更具美感和和谐的作品。

1黄金分割法的优化问题（1）黄金分割法基本思路：黄金分割法适用于[a，b]区间上的任何单股函数求极小值问题，对函数除要求“单谷”外不做其他要求，甚至可以不连续。

因此，这种方法的适应面非常广。

黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法，即在搜索区间[a，b]内适当插入两点a1，a2，并计算其函数值。

a1，a2将区间分成三段，应用函数的单谷性质，通过函数值大小的比较，删去其中一段，是搜索区间得以缩小。

然后再在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，是搜索区间无限缩小，从而得到极小点的数值近似解。

（2）黄金分割法的基本原理一维搜索是解函数极小值的方法之一，其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。

一维搜索的解法很多，这里主要采用黄金分割法（0.618法）。

该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率，从而可以看成是斐波那契法的近似，实现起来比较容易，也易于人们所接受。

黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点α*的一种方法。

它是优化计算中的经典算法，以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称，是许多优化算法的基础，但它只适用于一维区间上的凸函数[6]，即只在单峰区间内才能进行一维寻优，其收敛效率较低。

其基本原理是：依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间[7]。

具体步骤是：在区间[a,b]内取点：a1 ，a2 把[a,b]分为三段。

如果f(a1)>f(a2)，令a=a1,a1=a2,a2=a+r*(b-a)；如果f(a1)<f(a2) ，令b=a2，a2=a1,a1=b-r*(b-a),如果｜(b-a)/b｜和｜(y1-y2)/y2｜都大于收敛精度ε重新开始。

因为[a,b]为单峰区间，这样每次可将搜索区间缩小0.618倍或0.382倍，处理后的区间都将包含极小点的区间缩小，然后在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，将使搜索区[a,b]逐步缩小，直到满足预先给定的精度时，即获得一维优化问题的近似最优解。

黄金分割法02008202罗黎一黄金分割法基本思路黄金分割法适用于[a，b]区间上的任何单股函数求极小值问题，对函数除要求“单谷”外不做其他要求，甚至可以不连续。

因此，这种方法的适应面非常广。

黄金分割法也是建立在区间消去法原理基础上的试探方法，即在搜索区间[a，b]内适当插入两点a1，a2，并计算其函数值。

a1，a2将区间分成三段，应用函数的单谷性质，通过函数值大小的比较，删去其中一段，是搜索区间得以缩小。

然后再在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，是搜索区间无限缩小，从而得到极小点的数值近似解。

二黄金分割法的基本原理一维搜索是解函数极小值的方法之一，其解法思想为沿某一已知方向求目标函数的极小值点。

一维搜索的解法很多，这里主要采用黄金分割法（0.618法）。

该方法用不变的区间缩短率0.618代替斐波那契法每次不同的缩短率，从而可以看成是斐波那契法的近似，实现起来比较容易，也易于人们所接受。

黄金分割法是用于一元函数f(x)在给定初始区间[a,b]内搜索极小点xmin的一种方法。

它是优化计算中的经典算法，以算法简单、收敛速度均匀、效果较好而著称，是许多优化算法的基础，但它只适用于一维区间上的凸函数，即只在单峰区间内才能进行一维寻优，其收敛效率较低。

其基本原理是：依照“去劣存优”原则、对称原则、以及等比收缩原则来逐步缩小搜索区间。

具体步骤是：在区间[a,b]内取点：a1 ，a2 把[a,b]分为三段。

如果f(a1)>f(a2)，令a=a1,a1=a2,a2=a+0.618*(b-a)；如果f(a1)<f(a2) ，令b=a2，a2=a1,a1=b-0.618*(b-a),如果｜(b-a)/b｜和｜(y1-y2)/y2｜都大于收敛精度ε重新开始循环。

因为[a,b]为单峰区间，这样每次可将搜索区间缩小0.618倍，处理后的区间都将包含极小点的区间缩小，然后在保留下来的区间上作同样的处理，如此迭代下去，将使搜索区[a,b]逐步缩小，直到满足预先给定的精度时，即获得一维优化问题的近似最优解。