利用expected improvement原理生成一段matlab代码，并将它逐句解释

以下是利用expected improvement原理生成的一段matlab代码：

function [x_next, ei] = expected_improvement(x, y, theta, y_min)
% x: 已经评估的点的向量
% y: 已经评估的点对应的函数值向量
% theta: 高斯过程的超参数
% y_min: 已知最小值，用于计算EI

% 构建高斯过程模型
k = @(x1, x2) exp(-theta*(x1-x2)^2);
n = length(x);
K = zeros(n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        K(i,j) = k(x(i), x(j));
    end
end
K_inv = inv(K);
mu = @(x_star) k(x_star, x)*K_inv*y';
sigma = @(x_star) k(x_star, x_star) - k(x_star, x)*K_inv*k(x, x_star);

% 计算expected improvement
EI = @(x_star) max(y_min - mu(x_star), 0) + sqrt(sigma(x_star))*(normpdf(y_min, mu(x_star), sigma(x_star)) + normcdf((y_min - mu(x_star))/sqrt(sigma(x_star)))*sqrt(sigma(x_star)));

% 最大化EI得到下一个点
x_next = fminbnd(@(x_star) -EI(x_star), min(x), max(x));
ei = EI(x_next);

代码中的`expected_improvement`函数接受已经评估的点的向量`x`、对应的函数值向量`y`、高斯过程的超参数`theta`以及已知最小值`y_min`作为输入。代码的目标是利用高斯过程模型和expected improvement原理来找到一个新的点`x_next`，使得函数值的期望提高最大化。具体来说，代码首先根据已经评估的点和高斯核函数`k`构建了高斯过程模型，并通过`inv`函数求出了其逆矩阵`K_inv`。之后，代码定义了两个匿名函数`mu`和`sigma`，分别计算给定点的均值和方差。接着，代码定义了一个匿名函数`EI`，用于计算给定点的expected improvement值。最后，代码使用`fminbnd`函数在已经评估的点的范围内最大化`EI`函数，得到下一个点`x_next`和对应的expected improvement值`ei`。