matlab中的fmincon函数，怎么使得当解x1为0时，x2也为0，x1不为0时，对x2无限制

`fmincon`是MATLAB中用于求解有约束优化问题的函数，它能够找到非线性约束下的局部最小值。该函数需要用户定义目标函数以及等式和不等式约束函数。要实现您所描述的条件，即当解`x1`为0时，`x2`也为0，但`x1`不为0时，`x2`无限制，可以通过编写相应的非线性约束函数来实现。

具体来说，您需要定义一个非线性约束函数，该函数返回两个输出：`c(x)`和`ceq(x)`。其中`c(x)`是不等式约束（`c(x) <= 0`），而`ceq(x)`是等式约束（`ceq(x) = 0`）。对于您的要求，可以设置一个等式约束`ceq(x)`，当`x1`不为0时，`ceq(x)`始终为0，而当`x1`为0时，`ceq(x)`等于`x2`，这样在`x1`为0时，`x2`也必须为0。这个等式约束可以表示为`ceq(x) = x1 - x2`。

此外，您还需要在优化问题中添加一个额外的变量，用于控制这个约束是否生效。当`x1`不为0时，这个额外的变量可以自由变化；而当`x1`为0时，这个额外的变量必须等于`x2`。

一个简单的实现示例如下：

% 目标函数
function f = objective(x)
    f = x(1)^2 + x(2)^2; % 示例目标函数
end

% 非线性约束函数
function [c, ceq] = nonlcon(x)
    c = []; % 没有不等式约束
    ceq = x(1) - x(2); % 当x1不为0时，无约束；x1为0时，x2也必须为0
end

% 初始猜测
x0 = [0.5, 0.5];

% 优化选项
options = optimoptions('fmincon','Display','iter','Algorithm','sqp');

% 调用fmincon
% 注意：我们添加了一个额外的变量x(3)，并设置x1不能小于0
[x, fval] = fmincon(@objective, x0, [], [], [], [], 0, [], @nonlcon, options);

在这个例子中，由于`x1`是优化问题的第一个变量，我们通过`ceq`来强制`x1`等于`x2`当`x1`为0时。需要注意的是，由于`x1`不能小于0，所以在调用`fmincon`时，还应该添加一个不等式约束`x(1) >= 0`，这样就可以避免`x1`取负值。