<p><b>0.618法</b>，又叫<b>黃金分割法</b>，是優選法的一種。它在試驗時，把試點安排在黃金分割點上來尋找最佳點。而生產生活中，我們常常取其近似值0.618，因此得名。0.618法是最常用的單因素單峰目標函數優選法之一。 </p>
<h2><span id=".E5.8E.86.E5.8F.B2"></span><span id="历史">歷史</span></h2>
<p>1953年，美國數學家<span data-orig-title="杰克·基弗" data-lang-code="en" data-lang-name="英語" data-foreign-title="Jack Kiefer (statistician)"><span>傑克·基弗</span></span>提出了0.618法。20世紀60、70年代，中國數學家華羅庚先生對其作了簡化和補充，並在全中國範圍內推廣普及，取得了令人滿意的結果。 </p>
<h2><span id=".E7.B2.BE.E5.BA.A6"></span><span id="精度">精度</span></h2>
<p>用0.618法尋找最佳點時，雖然不能保證在有限次內準確找出最佳點，但隨著試驗次數的增加，最佳點被限定在越來越小的範圍內，即存優範圍會越來越小。用存優範圍與原始範圍的比值來衡量一種試驗方法的效率，這個比值叫<b>精度</b>。用0.618法確定試點時，每一次實驗都把存優範圍縮小為原來的0.618.因此，n次試驗後的精度為：
</p><p><span><span><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \delta _{n}=0.618^{n-1}}">
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    <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \delta _{n}=0.618^{n-1}}</annotation>
  </semantics></math></span></span>
</p><p>一般地，如果給定一個精度，用0.618法進行的試驗次數是：
</p><p><span><span><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle n\geq {\frac {\lg \delta }{\lg 0.618}}+1}">
  <semantics>
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        <mn>1</mn>
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    </mrow>
    <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle n\geq {\frac {\lg \delta }{\lg 0.618}}+1}</annotation>
  </semantics></math></span></span> 取整數。</p>
<h2><span id=".E5.8F.82.E8.80.83.E8.B5.84.E6.96.99"></span><span id="参考资料">參考資料</span></h2>

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**0.618 法**，又叫**黃金分割法**，是優選法的一種。它在試驗時，把試點安排在黃金分割點上來尋找最佳點。而生產生活中，我們常常取其近似值 0.618，因此得名。0.618 法是最常用的單因素單峰目標函數優選法之一。 

## 歷史

1953 年，美國數學家傑克・基弗提出了 0.618 法。20 世紀 60、70 年代，中國數學家華羅庚先生對其作了簡化和補充，並在全中國範圍內推廣普及，取得了令人滿意的結果。 

## 精度

用 0.618 法尋找最佳點時，雖然不能保證在有限次內準確找出最佳點，但隨著試驗次數的增加，最佳點被限定在越來越小的範圍內，即存優範圍會越來越小。用存優範圍與原始範圍的比值來衡量一種試驗方法的效率，這個比值叫**精度**。用 0.618 法確定試點時，每一次實驗都把存優範圍縮小為原來的 0.618. 因此，n 次試驗後的精度為：

$$
\delta _{n}=0.618^{n-1}
$$

一般地，如果給定一個精度，用 0.618 法進行的試驗次數是：

 $n\geq {\frac {\lg \delta }{\lg 0.618}}+1$ 取整數。

## 參考資料
0.618法