
【電】 golden section search
gold
【經】 gold
branch; dismember; partition; segment; segmentation
【計】 deleave; fragmenting; partitioning; sectioning; seg
【化】 breaking
【計】 find; seek; seeking
黃金分割查找(Golden Section Search)是一種基于黃金分割比例(≈0.618)的單變量函數極值搜索算法,常用于連續區間内的單峰函數優化問題。該算法通過逐步縮小搜索區間,以黃金分割點為基準進行對稱取值與比較,最終逼近極值點。
數學原理
黃金分割比例 $phi = frac{sqrt{5}-1}{2} approx 0.618$ 是算法的核心參數。設初始區間為 $[a,b]$,算法每次疊代生成兩個對稱點:
$$x_1 = a + (1-phi)(b-a)$$
$$x_2 = a + phi(b-a)$$
通過比較$f(x_1)$與$f(x_2)$的函數值,舍棄非極值區間,保留包含極值的子區間,逐步縮小區間範圍。
算法優勢
相較于二分查找法,黃金分割查找在每次疊代中僅需計算一次新函數值(保留一個舊點),時間複雜度為$O(log_{1/phi}n)$,具有更高的計算效率。
中文術語 | 英文術語 |
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黃金分割查找 | Golden Section Search |
單峰函數 | Unimodal Function |
收斂速度 | Convergence Rate |
“黃金分割查找”通常指一種基于黃金分割比例(約0.618)的優化算法,主要用于單變量函數在區間内尋找極值點(極大值或極小值)。其核心思想是通過逐步縮小搜索區間,高效逼近最優解。以下是詳細解釋:
黃金分割比例
比例常數 $phi = frac{sqrt{5}-1}{2} approx 0.618$,滿足 $phi = 1 - phi$。每次疊代按此比例将區間分為兩部分。
初始區間選擇
需确保目标函數在區間内是單峰的(即僅有一個極值點)。
疊代縮小區間
假設在區間 $[0, 10]$ 中尋找函數 $f(x)$ 的極小值:
如果需要具體代碼實現或數學證明,可進一步說明需求。
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