试用斐波那契法求函数 f(x)=x2-6x+2 在区间[0，10]上的极小点，要求缩短后的区间长度不大于原区间长度的8%

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要明确斐波那契法的基本思想：通过一系列的黄金分割点，将搜索区间逐步缩小，直到找到满足要求的极小点。而黄金分割点的位置是由斐波那契数列所确定的。

具体来说，我们可以先计算出在区间[0,10]上的两个初始的黄金分割点：

a = 0
b = 10
L = b - a
k = 1
F = [1, 1]
while (F[k] < L / 0.08):
    F.append(F[k] + F[k-1])
    k += 1
x1 = a + (b - a) * (F[k-2] / F[k])
x2 = a + (b - a) * (F[k-1] / F[k])

其中，L表示搜索区间的长度，k表示斐波那契数列的下标，F是斐波那契数列的数组，x1和x2就是我们要求的两个黄金分割点。

接下来，我们可以利用函数f(x)在x1和x2上的取值来缩小搜索区间。假设f(x1) < f(x2)，那么我们可以将区间缩小为[a,x2]，否则就缩小为[x1,b]。具体实现如下：

f = lambda x: x**2 - 6*x + 2
while (L >= b - a) * 0.08:
    if f(x1) < f(x2):
        b = x2
        x2 = x1
        x1 = a + (b - a) * (F[k-2] / F[k])
    else:
        a = x1
        x1 = x2
        x2 = a + (b - a) * (F[k-1] / F[k])
    L = b - a

最后，当区间长度小于等于原区间长度的8%时，我们就认为已经找到了极小点，返回区间中点即可：

x_min = (a + b) / 2
print("极小点为：", x_min)

完整代码如下：