解释以下代码fun=@(x)(x(1)-1)(psi(x(1))-psi(x(1)+x(2)))+(x(2)-1)(psi(x(2))-psi(x(1)+x(2)))-log(beta(x(1),x(2))); nonlcon=@sttwo;%非线性约束 A=[]; b=[]; Aeq=[]; beq=[]; lb=[0 0];%两变量下限 ub=[]; x0=[1 1]; options=optimoptions('fmincon','Display','notify','Algorithm','interior-point'); [x,fval,exitflag]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options);function [c,ceq]=sttwo(x) c=[0.9063/(0.9063+0.8156)-(x(1)/(x(1)+x(2))); (x(1)/(x(1)+x(2)+26))-0.9063/(0.9063+0.8156+29)]; ceq=[]; en

这段代码是一个使用 fmincon 函数进行非线性优化的例子。其中 fun 是目标函数，x 是变量向量，psi 是 polygamma 函数，beta 是 beta 函数。非线性约束条件 sttwo 用于限制变量的取值范围。lb 和 ub 分别为变量的下限和上限，x0 为初始点。options 是优化选项，其中 'Display' 参数设置为 'notify' 表示在优化过程中只显示提示信息而不会输出详细的迭代信息，'Algorithm' 参数设置为 'interior-point' 表示使用内点法进行优化。在运行时，fmincon 函数会返回优化后的变量值 x，目标函数的最小值 fval 和退出标志 exitflag。

需要注意的是，这段代码的目的是为了演示如何使用 fmincon 进行非线性优化，并且 sttwo 函数中的约束条件是一个例子，具体应用中需要根据实际情况进行修改。