如何用R语言写这段代码

由于之前的信息似乎是针对Matlab/Octave优化工具箱的，R语言并没有完全一样的命令结构，但可以找到类似的功能。在R中，特别是`optim`函数系列（如`nlm`、`optim`、`nlme`等）可以实现非线性最小化。如果你想模拟上述代码的效果，可以参考下面的例子：

library(optimx) # 需要安装optimx包

# 设定初始参数和目标函数
params <- c(...) # 你需要替换为实际参数列表
objective_function <- function(x) {
  ... # 你需要替换为目标函数
}

# 设置参数
options.optimx <- list(
  maxit=MaxIter,          # 最大迭代次数
  ftol=1e-6,              # 函数梯度绝对精度
  xtol=1e-6,              # 变量值绝对精度
  trace=FALSE,            # 是否输出迭代信息，默认关闭
  HessUpdate="dfp",       # Hessian矩阵更新策略
  hessian=list(HessianMatrix), # 如果提供自定义Hessian
  control=list(linearsearch="brent") # 线搜索方法
)

# 开始优化
fit <- nlm(objective_function, start=params, hessian=TRUE, opts=options.optimx)

这里假设`hessian=TRUE`表示你需要利用Hessian信息，而具体的`HessianMatrix`取决于你的目标函数是否可以方便地计算出精确的Hessian。

请注意，R的优化库可能会有不同的参数名称，所以需要查找对应文档确认。