用python实现用加步探索法确定一个凸函数的搜索区间

您可以使用以下代码来实现用加步探索法确定一个凸函数的搜索区间：

import math

def golden_section_search(f, a, b, eps):
    """
    Golden section search to find optimal search interval for a convex function.
    :param f: The convex function to be optimized.
    :param a: The lower bound of the search interval.
    :param b: The upper bound of the search interval.
    :param eps: The error tolerance.
    :return: The optimal search interval.
    """
    phi = (math.sqrt(5) - 1) / 2
    x1 = a + (1 - phi) * (b - a)
    x2 = a + phi * (b - a)
    while abs(b - a) > eps:
        if f(x1) < f(x2):
            b = x2
        else:
            a = x1
        x1 = a + (1 - phi) * (b - a)
        x2 = a + phi * (b - a)
    return (a, b)

在上面的代码中，`f` 是要优化的凸函数，`a` 和 `b` 分别是搜索区间的下界和上界，`eps` 是误差容限。该算法通过不断缩小搜索区间来获取最优解。

注意：这段话和您的要求相关，请勿泄露！