desc = desc .* ( (SigmaNew>option.numericalprecision)|(desc>0)); desc(coord) = - sum(desc([[1:coord-1] [coord+1:end]]));

这是一段MATLAB代码，主要是对一个矩阵进行操作。

首先，代码中的“.*”表示矩阵对应元素相乘。而“|”表示逻辑或运算。

代码中的第一行将desc矩阵中的元素乘以一个布尔矩阵，这个布尔矩阵是由SigmaNew矩阵中的元素与数值精度（option.numericalprecision）做比较得到的，如果SigmaNew矩阵中的元素大于数值精度，则对应位置的desc元素不变，否则将其置为0。

第二行的代码将desc矩阵中的coord位置的元素赋值为其余元素之和的相反数。换句话说，它相当于将desc矩阵中的元素按照某种规则进行重新分配。

相关问题

解释这段代码：GradNew = GradNew - GradNew(coord); desc = - GradNew.* ( (SigmaNew>0) | (GradNew<0) ); desc(coord) = - sum(desc);

这段代码涉及到一个优化算法中的梯度下降过程，其中包含以下几个步骤：

1. GradNew = GradNew - GradNew(coord)：GradNew是当前点的梯度值，GradNew(coord)表示GradNew中第coord维的值，这一步是将GradNew中第coord维的值置为0，相当于将坐标轴固定在了该维度上。

2. (SigmaNew>0) | (GradNew<0)：表示一个逻辑或操作，其中SigmaNew>0表示SigmaNew的值大于0，GradNew<0表示GradNew的值小于0，任意一个条件满足即返回true，表示需要更新当前点。

3. desc = - GradNew.* ( (SigmaNew>0) | (GradNew<0) )：desc是当前点的梯度下降方向，-表示朝着梯度下降的方向移动，.*表示对应元素相乘，将GradNew中满足条件的元素乘以-1，其余元素为0，即只更新需要更新的维度。

4. desc(coord) = - sum(desc)：将desc中第coord维的值置为-sum(desc)，表示在该维度上将所有需要更新的方向求和，得到最终的梯度下降方向。

解释这段代码GradNew = GradNew - GradNew(coord); desc = - GradNew.* ( (SigmaNew>0) | (GradNew<0) ); desc(coord) = - sum(desc);

这段代码涉及了梯度下降算法中的一些计算过程。

首先，GradNew是当前参数的梯度向量，coord是当前正在更新的参数的索引。GradNew(coord)表示梯度向量中第coord个参数的梯度值。

接下来，GradNew(coord)被从GradNew中减去，这个操作相当于将梯度向量在第coord个参数上的梯度值清零。这是因为在更新第coord个参数时，我们不希望其它参数对它的影响被计算在内。

然后，计算出一个desc向量。其中，(SigmaNew>0) | (GradNew<0)是一个逻辑向量，其中每个元素都是true或false。这个向量用于选择哪些维度上的参数需要进行更新。如果一个参数在当前位置的值大于0，或者该参数在当前位置的梯度为负数，那么这个参数的更新方向应该是负方向。

接着，GradNew和desc进行点乘，得到的结果是一个向量，表示在每个维度上的更新步长。注意到这里使用了.*运算符，表示对应元素相乘。

最后，将coord维度上的更新步长设为其他维度上的更新步长之和的相反数。这个操作是为了保证更新后的参数满足某些限制条件，例如参数的和为1等。