黄金分割迭代法python

在Python中，黄金分割迭代法可以使用Scipy库中的minimize_scalar函数来实现。首先，你需要导入minimize_scalar函数和目标函数。然后，你可以使用该函数来计算目标函数的最小值。在函数调用时，你需要指定目标函数、计算的起始点和方法名称为'golden'。最后，你可以打印出计算得到的最优解。下面是一个使用黄金分割迭代法计算最优解的示例代码：

from scipy.optimize import minimize_scalar

# 导入minimize_scalar

f = lambda x: x**4 - 14*x**3 + 60*x**2 - 70*x
# 设置目标函数

res = minimize_scalar(f, method='golden')
# 使用黄金分割迭代法计算最优解

print(res)
# 打印最优解

通过运行这段代码，你将得到黄金分割迭代法计算得到的最优解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [最优化方法Python计算：一元函数搜索算法——黄金分割法](https://blog.csdn.net/u012958850/article/details/130358684)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [计算统计：最小函数的优化算法](https://download.csdn.net/download/weixin_42165508/15331335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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