解释这段代码：function [S, Sigma, obj] = graph_minmax(KH, option) num = size(KH, 1); numker = size(KH, 3); %-------------------------------------------------------------------------------- % Options used in subroutines %-------------------------------------------------------------------------------- if ~isfield(option,'goldensearch_deltmax') option.goldensearch_deltmax=5e-2; end if ~isfield(option,'goldensearchmax') optiongoldensearchmax=1e-8; end if ~isfield(option,'firstbasevariable') option.firstbasevariable='first'; end nloop = 1; loop = 1; goldensearch_deltmaxinit = option.goldensearch_deltmax; %% initialization Sigma = ones(numker,1); Sigma = Sigma / sum(Sigma); A_gamma = sumKbeta(KH, Sigma.^2); [S, obj1] = solve_S(A_gamma); [grad] = graphGrad(KH, S, Sigma); obj(nloop) = obj1; Sigmaold = Sigma; %------------------------------------------------------------------------------% % Update Main loop %------------------------------------------------------------------------------% while loop nloop = nloop+1; [Sigma,S,obj(nloop)] = graphupdate(KH,Sigmaold,grad,obj(nloop-1),option); if max(abs(Sigma-Sigmaold))<option.numericalprecision &&... option.goldensearch_deltmax > optiongoldensearchmax option.goldensearch_deltmax=option.goldensearch_deltmax/10; elseif option.goldensearch_deltmax~=goldensearch_deltmaxinit option.goldensearch_deltmax*10; end [grad] = graphGrad(KH, S, Sigma); %---------------------------------------------------- % check variation of Sigma conditions %---------------------------------------------------- if max(abs(Sigma-Sigmaold))<option.seuildiffsigma loop = 0; fprintf(1,'variation convergence criteria reached \n'); end %----------------------------------------------------- % Updating Variables %---------------------------------------------------- Sigmaold = Sigma; end end

这段代码实现了一个图最小最大化（graph min-max）的算法。该算法通过迭代更新核矩阵的权重（Sigma），并求解相应的二次规划问题以得到最终的图划分（S），使得划分后的子图中的最小特征值最大化。

具体来说，该算法的主要步骤如下：

1. 初始化Sigma为一个元素均为1的向量，并进行归一化操作。

2. 根据当前的Sigma计算出相应的Kbeta矩阵。

3. 求解二次规划问题，得到划分矩阵S。

4. 计算梯度grad。

5. 迭代更新Sigma和S，直到满足收敛条件。

其中，步骤3和步骤5中的二次规划问题通过调用solve_S函数来求解；步骤4中的梯度计算通过调用graphGrad函数来实现；步骤5中的Sigma和S的更新则通过调用graphupdate函数来完成。

该算法中使用了一些配置参数，如option.goldensearch_deltmax、option.goldensearchmax、option.firstbasevariable等。其中，option.goldensearch_deltmax和option.goldensearchmax控制了使用黄金分割法求解二次规划问题时的迭代次数和精度；option.firstbasevariable指定了Sigma的初始化方式。