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。

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。

解释这段代码： indperm=randperm(length(coord));

这段代码是用来生成一个随机排列的索引序列的。

其中，`length(coord)` 表示 `coord` 变量的长度，即其中有多少个元素。`randperm(n)` 函数会生成一个长度为 `n` 的随机排列，其中每个数字都只出现一次。因此，`randperm(length(coord))` 会生成一个随机排列的索引序列，包含了从 1 到 `length(coord)` 的每个整数，且每个整数只出现一次。这个索引序列可以用来随机打乱 `coord` 变量中的元素顺序，或者用于其他需要随机排列的场合。