在MATLAB中，Fibonacci Search Method是一种数值优化算法，用于寻找一维实值函数的全局最小值。这种搜索技术是基于斐波那契数列的特性，它提供了一种有效的搜索策略，尤其是在处理大型数据集时。接下来，我们将详细讨论Fibonacci Search Method以及在MATLAB中的实现。
斐波那契数列（Fibonacci sequence）是这样一个序列：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ...，其中每一项都是前两项之和。这个序列在自然界和数学中都有广泛的应用。在Fibonacci Search Method中，我们使用斐波那契数列的两个连续元素来确定搜索区间。
`fibonaccisearch.m` 文件很可能是实现斐波那契搜索算法的MATLAB函数。这个函数通常接受一个一维实值函数、一个初始搜索范围（如区间[a, b]）以及可能的精度参数。函数内部会计算斐波那契数列的两个连续数值，并根据这些数值来划分区间，然后通过比较函数值来决定最小值可能存在的位置。这个过程会迭代进行，直到达到预定的精度或达到最大迭代次数。
`unimodal.m` 文件可能定义了一个假设的一元函数，即所谓的单峰函数。在数值优化中，单峰函数是指在其定义域内只有一个全局最小值的函数。Fibonacci搜索方法特别适合这类函数，因为它能够有效地缩小搜索范围，找到唯一最小值的位置。
在MATLAB中，编写这样的函数通常包括以下步骤：
1. 初始化搜索区间和斐波那契数列。
2. 计算斐波那契数列的两个连续数，用它们来分割搜索区间。
3. 对每个子区间，评估目标函数的值。
4. 如果一个子区间的函数值小于另一个，舍弃较大值的子区间，否则保留较小值的子区间。
5. 重复步骤2-4，直到达到指定的精度或者超过了最大迭代次数。
6. 返回当前认为包含最小值的区间。
`license.txt` 文件通常是软件的许可协议，说明了如何使用和分发这些代码的法律条款。
Fibonacci Search Method是一种高效的数值优化算法，特别适用于寻找单峰函数的最小值。在MATLAB中，通过编写相应的函数，我们可以轻松地应用这种算法来解决实际问题。这个压缩包提供的代码资源为理解并实现Fibonacci搜索方法提供了很好的起点。
FibonacciSearchmethod.zip （3个子文件） 
license.txt 2KB
fibonaccisearch.m 3KB
