详细解释这段代码Step = [stepmin stepmax]; Cost = [costmin costmax]; [val,coord] = min(Cost); % optimization of stepsize by golden search while (stepmax-stepmin)>option.goldensearch_deltmax*(abs(deltmax)) && stepmax > eps stepmedr = stepmin+(stepmax-stepmin)/gold; stepmedl = stepmin+(stepmedr-stepmin)/gold; [costmedr, S1] = costgraph(KH,stepmedr,desc,SigmaNew); [costmedl, S2] = costgraph(KH,stepmedl,desc,SigmaNew); Step = [stepmin stepmedl stepmedr stepmax]; Cost = [costmin costmedl costmedr costmax]; [val,coord] = min(Cost); switch coord case 1 stepmax = stepmedl; costmax = costmedl; S = S2; case 2 stepmax = stepmedr; costmax = costmedr; S = S2; case 3 stepmin = stepmedl; costmin = costmedl; S = S2; case 4 stepmin = stepmedr; costmin = costmedr; S = S1; end end

这段代码实现了一个黄金分割搜索算法，用于优化步长的选择。该算法的输入参数包括：最小步长（stepmin）、最大步长（stepmax）、当前步长的代价（costmin和costmax）、搜索精度（option.goldensearch_deltmax）以及描述子（desc）和卷积核（KH）。输出结果包括：最优步长（val）和最优步长对应的代价（coord）。

算法的具体实现过程如下：

1. 初始化步长的取值范围为 [stepmin, stepmax]，并计算出当前步长的代价。

2. 在步长的取值范围内，选取两个中间点 stepmedr 和 stepmedl，使得它们与最大步长 stepmax 和最小步长 stepmin 的比例等于黄金分割比例（约为 0.618）。

3. 分别计算出中间点 stepmedr 和 stepmedl 对应的代价 costmedr 和 costmedl。

4. 更新步长和代价的取值范围，取值范围变为 [stepmin, stepmedl, stepmedr, stepmax]，对应的代价为 [costmin, costmedl, costmedr, costmax]。

5. 找到代价最小的点，并更新步长和代价的取值范围。

6. 如果步长的取值范围小于某个阈值，或者最大步长已经小于某个很小的正数，就停止搜索。否则返回第 2 步，继续搜索。

在搜索结束后，输出最优步长 val 和对应的代价 coord。同时，根据最优步长重新计算描述子的值 S。

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详细解释这段代码while (stepmax-stepmin)>option.goldensearch_deltmax*(abs(deltmax)) && stepmax > eps stepmedr = stepmin+(stepmax-stepmin)/gold; stepmedl = stepmin+(stepmedr-stepmin)/gold; [costmedr, S1] = costgraph(KH,stepmedr,desc,SigmaNew); [costmedl, S2] = costgraph(KH,stepmedl,desc,SigmaNew); Step = [stepmin stepmedl stepmedr stepmax]; Cost = [costmin costmedl costmedr costmax]; [val,coord] = min(Cost); switch coord case 1 stepmax = stepmedl; costmax = costmedl; S = S2; case 2 stepmax = stepmedr; costmax = costmedr; S = S2; case 3 stepmin = stepmedl; costmin = costmedl; S = S2; case 4 stepmin = stepmedr; costmin = costmedr; S = S1; end

这段代码实现了一个黄金分割搜索算法，目的是找到使得一个代价函数最小的输入参数。具体来说，算法通过不断缩小输入参数的搜索范围，并在每一步上计算代价函数的值，最终找到代价函数最小的输入参数。

具体实现步骤如下：

1. 首先初始化搜索步长的最小值和最大值，以及代价函数在这两个步长上的值。
2. 然后在搜索步长范围内选择两个中点，计算这两个中点上代价函数的值。
3. 将这四个点的步长和代价值记录在两个向量 Step 和 Cost 中。
4. 找到代价函数值最小的点，记录其位置。
5. 根据最小代价点的位置，更新搜索范围和代价函数值，并记录当前最优解。

该算法的停止条件为：搜索步长的最大值与最小值之差小于一定的阈值或者搜索步长的最大值小于一个阈值。这些条件保证了搜索的精度和效率。

总的来说，这段代码实现了一个经典的优化算法，可以用于优化各种不同的代价函数。

stepmedr = stepmin+(stepmax-stepmin)/gold; stepmedl = stepmin+(stepmedr-stepmin)/gold; [costmedr, S1] = costgraph(KH,stepmedr,desc,SigmaNew); [costmedl, S2] = costgraph(KH,stepmedl,desc,SigmaNew); Step = [stepmin stepmedl stepmedr stepmax]; Cost = [costmin costmedl costmedr costmax]; [val,coord] = min(Cost); switch coord case 1 stepmax = stepmedl; costmax = costmedl; S = S2;

这段代码是一个基于黄金分割法的优化算法，用于求解某个问题的最优解。具体来说，它将搜索区间 [stepmin, stepmax] 分成三个部分，分别计算在这三个部分中取得最小代价的位置。然后根据最小代价的位置，缩小搜索区间，并重复以上步骤，直到搜索区间足够小或者满足停止条件为止。

在这个代码中，costgraph 函数用于计算某个步长下的代价值，KH、desc 和 SigmaNew 是输入参数。Step 和 Cost 分别保存了四个位置和对应的代价值，val 和 coord 分别保存了最小代价值和其所在位置。最后根据 coord 的值，更新搜索区间和对应的代价值，并返回最终的结果 S。