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。

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解释这段代码：obj(nloop) = obj1;

这段代码的意思是将 `obj1` 赋值给数组 `obj` 的第 `nloop` 个元素。

假设 `obj` 是一个数组，`nloop` 是一个整数变量，`obj1` 是一个对象。那么这段代码的语法格式应该类似于：

obj[nloop] = obj1;

其中方括号中的 `nloop` 表示数组中的元素下标，也就是要将 `obj1` 赋值给哪个元素。等号右侧的 `obj1` 表示要赋给该元素的值。

解释这行代码stego_jpg_obj = embed_Huang(secret, blk_dct, jpg_obj, s_zeroac);

这行代码是一个调用函数的语句，其中包含四个参数：secret、blk_dct、jpg_obj和s_zeroac。这个函数的名称是embed_Huang，它的作用是将秘密信息嵌入到JPEG图像中。具体来说，它使用块离散余弦变换（DCT）将JPEG图像分成若干个块，然后将秘密信息嵌入到这些块中的零交流系数中。最后，它返回一个新的JPEG图像对象，其中包含了嵌入了秘密信息的图像数据。