把一条线段分割为两部分，使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。其比值是一个无理数，取其前六位数字的近似值是0.618034。由于按此比例设计的造型十分美丽，因此称为黄金分割，也称为中外比。这是一个十分有趣的数字，我们以0.618来近似，通过简单的计算就可以发现：
1/0.618=1.618
(1-0.618)/0.618=0.618
这个数值的作用不仅仅体现在诸如绘画、雕塑、音乐、建筑等艺术领域，而且在管理、工程设计等方面也有着不可忽视的作用。
让我们看一个运筹学方面的例子。假设有一个原料配方设计任务，已知某种添加剂的使用量只有一个最佳值，为了清楚，我们用图来表示，横坐标代表添加剂用量，纵坐标是效果，假设实际情况如红色曲线所示。如何通过试验尽快找到这个数值呢？若以克为最小计量单位，我们绝不能从1克开始，每次增加1克，一次一次地做试验，因为一般说来这样做的效率太低。
利用黄金分割比可以设计这样的算法：首先确定一个添加剂使用量的搜索范围，在这个范围内仅有一个值是最好的，例如选取1克和100克为搜索范围（对应于图中的A和B）。然后在此区间内再选两个试验用量，这两个试验量是C=(1-0.618)х(B-A)=0.382х(B-A)和D=0.618х(B-A)。
由于以克为最小计量单位，所以C和D都要取整数，C和D两个量进行试验的结果可能有三种情况：甲、C比D好，乙、D比C好，丙、C、D一样好。对于这三种情况，我们分别讨论如下：
甲情况：由于C比D好，所以可以断定最好值不应比D还大。也就是说下一步只需在A到D的范围内寻找就可以了，这意味着第二次的搜索范围大约是第一次的0.618。若以A和D为新一轮搜索的A和B，则上一阶段搜索的试验点C根据前述的关系可知，恰好位于新区间的0.618的位置，即相当于新搜索区间的D。我们只需按上面的公式再求一个新的试验点C，就可以重复上述过程了。
乙情况：和甲情况相反，舍弃比C小的部分，新一轮的搜索范围为从C到B，其长度仍是第一次的0.618。以C和B为新一轮搜索区间的A和B，由于上一次的试验点D正好位于1-0.618=0.382的位置，所以是新一轮的试验点C。我们只需按上述公式再求一个新的试验点D，就可以重复上述过程。对于甲、乙两种情况，新一轮的搜索都只需做一次试验即可。
丙情况：由于C、D一样好，所以可以断定最好值在C和D之间，即下一步的搜索区间是从C到D，此时的搜索区间只有上一次的0.236。此时可将原来的C和D看作新的A和B，再按前法求出新的C和D即可重复前面的过程了。
如此重复寻找，直到新的搜索区间小于或等于1时，就可以结束了。
这个算法的好处是能按至少0.618的速度缩小搜索区间，而且一般情况下前一次的试验结果对于下一次是有用的。因而可能使用最少的试验次数尽快找到最佳结果。这样的方法常常用于最优化设计，特别是当待确定的参数只有一个的情况。黄金分割比的用途早已超出了艺术范畴，这也是时至今日仍然有许多人还在热心于他的研究的原因。
