结合互联网仿射相关概念，编写二次规划中应用仿射变换的matlab代码示例。要求填充数据，能够直接编译

在结合互联网仿射相关的概念下，二次规划（Quadratic Programming,QP）常常涉及到优化问题，其中仿射变换是一种线性操作，常用于问题的简化处理。这里是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何使用仿射变换对二次规划模型进行预处理：

% 定义变量矩阵
x = optimvar('x', [n, 1]); % n维决策变量

% 原始二次项矩阵 Q 和常数项 c
Q = ... % 填充一个n x n的对称矩阵，例如 Q = rand(n) * rand(n)' + eye(n);
c = ... % 填充一个长度为n的一维向量，例如 c = rand(n, 1);

% 定义仿射变换的系数矩阵 A 和偏置 b
A = ... % 填充一个m x n的矩阵，例如 A = rand(m, n);
b = ... % 填充一个长度为m的一维向量，例如 b = rand(m, 1);

% 应用仿射变换到原始二次规划问题
transformed_Q = A' * Q * A;
transformed_c = A' * c;

% 建立二次规划模型
model = problem(quadraticobjective(transformed_Q, x), ...
                 linearinequality(A*x <= b)); % 线性约束

% 解决优化问题
[x_optimal, f_optimal] = solve(model); % x_optimal表示优化后的解，f_optimal表示最小化目标函数值

% 输出结果
disp(['Optimized solution: ', num2str(x_optimal)]);
disp(['Minimum objective value: ', num2str(f_optimal)]);