1. 黄金分割算法原理
黄金分割算法是一种基于区间缩小的优化算法，其基本思想是将一个区间不断缩小，直到达到一定精度为止。具体来说，黄金分割算法的步骤如下
（1）给定一个初始区间[a, b]，其中a和b分别为左右端点。
（2）计算两个内部点x1和x2，使得x1和x2刚好将区间[a, b]分成三份，且满足x1和x2之间的距离等于x2和b之间的距离。
（3）计算f(x1)和f(x2)，选择f(x1)和f(x2)较小的那个作为当前小值。
（4）根据当前小值的位置，缩小区间[a, b]的范围。如果小值在区间[a, x2]内，则将右端点b更新为x2；如果小值在区间[x1, b]内，则将左端点a更新为x1。
（5）重复步骤（2）到（4），直到区间[a, b]的长度小于预定精度。
实现黄金分割算法的代码
portath
_search(f, a, b, eps=1e-6)
“””
黄金分割算法求解函数f在区间[a, b]上的小值 f 目标函数 a 区间左端点 b 区间右端点 eps 精度 小值x和小值f(x)
“””ath.sqrt(5) – 1) / 2 黄金分割比
x1 = a + (1 – rho) (b – a) 内部点x1
x2 = a + rho (b – a) 内部点x2
while abs(b – a) >eps
if f(x1)< f(x2)
b = x2
x2 = x1
x1 = a + (1 – rho) (b – a)
else
a = x1
x1 = x2
x2 = a + rho (b – a)
(a + b) / 2, f((a + b) / 2)
_search函数，它接受三个参数目标函数f、区间左端点a和区间右端点b。大家还可以通过参数eps来指定计算精度，默认值为1e-6。
在函数内部，大家首先计算了内部点x1和x2，然后进入一个while循环，不断缩小区间[a, b]的范围，直到区间长度小于eps为止。在每次循环中，大家根据f(x1)和f(x2)的大小关系，决定如何更新区间范围。
，大家返回小值x和小值f(x)。
3. 总结
实现该算法的代码。黄金分割算法是一种简单有效的优化算法，可以用于求解函数的小值或值，具有很高的实用价值。