黄金分割法是一种用于优化问题的区间收缩方法，通过不断缩小包含最优解的区间来逼近最优解。以下是一个使用Python实现黄金分割法的示例：
```python
def golden_section_search（f, a, b, tol=1e-6）:
"""
使用黄金分割法在区间[a, b]上寻找函数f的最小值点。
参数：
f （function）： 需要优化的函数
a （float）： 区间左端点
b （float）： 区间右端点
tol （float）： 精度要求
返回：
float： 函数f在区间[a, b]上的最小值点
"""
c = 0.618033988749895
while （b - a） / 2.0 > tol:
if f（a + c * （b - a）） < f（a + （1 - c） * （b - a））:
b = a + c * （b - a）
else:
a = a + （1 - c） * （b - a）
return （a + b） / 2.0
示例函数
def example_function（x）:
return x2
初始区间和精度要求
a = 0
b = 10
tol = 1e-6
调用黄金分割法
min_value = golden_section_search（example_function, a, b, tol）
print（f"函数在区间[{a}, {b}]上的最小值点为： {min_value}"）
```
代码解释
函数定义:
`golden_section_search（f, a, b, tol）`： 这是一个函数，用于在区间`[a, b]`上寻找函数`f`的最小值点。它使用黄金分割法来逐步缩小搜索区间，直到满足精度要求`tol`。
参数:
`f`： 需要优化的函数。
`a`： 区间左端点。
`b`： 区间右端点。
`tol`： 精度要求，当区间长度小于此值时停止迭代。
算法步骤:
初始化`c`为黄金分割比`0.618033988749895`。
进入一个循环，只要区间长度大于精度要求，就继续迭代：
计算`a + c * （b - a）`和`a + （1 - c） * （b - a）`。
如果`f（a + c * （b - a））`小于`f（a + （1 - c） * （b - a））`，则将`b`更新为`a + c * （b - a）`，否则将`a`更新为`a + （1 - c） * （b - a）`。
当区间长度小于精度要求时，返回`（a + b） / 2.0`作为最小值点。
示例函数:
`example_function（x）`： 这是一个简单的二次函数`x^2`，用于测试黄金分割法。
初始区间和精度要求:
`a = 0`和`b = 10`定义了搜索区间。
`tol = 1e-6`是精度要求。
调用函数:
调用`golden_section_search`函数，传入示例函数和初始区间，得到最小值点并打印结果。
通过这种方式，你可以将黄金分割法应用于任何需要优化的问题，只需将目标函数和相应的区间提供给函数即可。