NormGrad = sum(abs(GradNew)); GradNew=GradNew/NormGrad; CostOld=CostNew; switch option.firstbasevariable case 'first' [val,coord] = max(SigmaNew) ; case 'random' [val,coord] = max(SigmaNew) ; coord=find(SigmaNew==val); indperm=randperm(length(coord)); coord=coord(indperm(1)); case 'fullrandom' indzero=find(SigmaNew~=0); if ~isempty(indzero) [mini,coord]=min(GradNew(indzero)); coord=indzero(coord); else [val,coord] = max(SigmaNew) ; end end GradNew = GradNew - GradNew(coord); desc = - GradNew.* ( (SigmaNew>0) | (GradNew<0) ); desc(coord) = - sum(desc); stepmin = 0; costmin = CostOld; costmax = 0; ind = find(desc<0); stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; if isempty(stepmax) || stepmax==0 Sigma = SigmaNew; return end if stepmax > 0.1 stepmax=0.1; end while costmax<costmin [costmax, S] = costgraph(KH,stepmax,desc,SigmaNew); if costmax<costmin costmin = costmax; SigmaNew = SigmaNew + stepmax * desc; desc = desc .* ( (SigmaNew>option.numericalprecision)|(desc>0)); desc(coord) = - sum(desc([[1:coord-1] [coord+1:end]])); ind = find(desc<0); if ~isempty(ind) stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; costmax = 0; else stepmax = 0; deltmax = 0; end end end Step = [stepmin stepmax]; Cost = [costmin costmax]; [val,coord] = min(Cost); 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

这段代码看起来像是一个优化算法的实现，但是没有足够的上下文信息我无法确定具体是哪种优化算法。它似乎使用了一个金分割搜索的方法来找到最小化目标函数的步长，并且在每次迭代中更新参数向量 SigmaNew。此外，还有一些特殊情况的处理，例如当步长超过某个阈值时的限制，以及当梯度为零时的处理等。需要更多的信息才能确定该代码的具体作用和用途。

相关问题

解释这段代码：switch option.firstbasevariable case 'first' [val,coord] = max(SigmaNew) ; %[val,coord] = max(trSTp) ; case 'random' [val,coord] = max(SigmaNew) ; coord=find(SigmaNew==val); indperm=randperm(length(coord)); coord=coord(indperm(1)); case 'fullrandom' indzero=find(SigmaNew~=0); if ~isempty(indzero) [mini,coord]=min(GradNew(indzero)); coord=indzero(coord); else [val,coord] = max(SigmaNew) ; end end

这段代码是一个 switch 语句，根据选项参数 option.firstbasevariable 的值，选择不同的操作。该选项参数的取值可以为 'first'、'random' 或 'fullrandom'。

在第一个 case 'first' 中，代码会找到矩阵 SigmaNew 中的最大值和其对应的坐标（行列号），并将其赋值给变量 val 和 coord。在本例中，该操作似乎是找到矩阵 SigmaNew 中的最大值和其位置，但是注释中的代码 %[val,coord] = max(trSTp) ; 却是找到矩阵 trSTp 中的最大值和其位置，因此这段代码的具体作用要看上下文中的代码。

在第二个 case 'random' 中，代码同样会找到矩阵 SigmaNew 中的最大值和其对应的坐标。但是，如果最大值有多个，代码会将这些最大值的坐标存储在 coord 变量中，并对这些坐标进行随机排列。然后，代码会选择排列后的第一个坐标作为最终的 coord 值。

在第三个 case 'fullrandom' 中，代码会首先找到矩阵 SigmaNew 中所有非零元素的位置，并计算它们对应的梯度值 GradNew。如果找到了非零元素，则代码会选择其中梯度最小的元素的位置作为最终的 coord 值。如果没有找到非零元素，则代码会像第一个 case 一样，找到矩阵 SigmaNew 中的最大值和其对应的坐标。

function [Sigma,S,CostNew] = graphupdate(KH,Sigma,GradNew,CostNew,option) gold = (sqrt(5)+1)/2 ; SigmaNew = SigmaInit= Sigma ; NormGrad = sum(abs(GradNew)); CostOld=CostNew=GradNew/NormGrad; [val,coord] = max(SigmaNew) ; GradNew = GradNew - GradNew(coord); desc = - GradNew.* ( (SigmaNew>0) | (GradNew<0) ); desc(coord) = - sum(desc); stepmin = 0; costmin = CostOld; costmax = 0; ind = find(desc<0); stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; if isempty(stepmax) || stepmax==0 Sigma = SigmaNew; return end if stepmax > 0.1 stepmax=0.1; end while costmax<costmin [costmax, S] = costgraph(KH,stepmax,desc,SigmaNew); if costmax<costmin costmin = costmax; SigmaNew = SigmaNew + stepmax * desc; desc = desc .* ( (SigmaNew>option.numericalprecision)|(desc>0)); desc(coord) = - sum(desc([[1:coord-1] [coord+1:end]])); ind = find(desc<0); if ~isempty(ind) stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; costmax = 0; else stepmax = 0; deltmax = 0; end end end Step = [stepmin stepmax]; Cost = [costmin costmax]; [val,coord] = min(Cost); 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

这段代码是一个用于更新图的算法，它使用了黄金分割法来找到最小化代价函数的步长。主要输入参数包括KH（图的邻接矩阵）、Sigma（节点的位置坐标）、GradNew（节点的梯度信息）、CostNew（节点代价函数值）和option（算法参数）。输出参数包括Sigma（更新后的节点位置坐标）、S（更新后的图形结构）和CostNew（更新后的节点代价函数值）。

该算法的核心思想是通过调整节点位置坐标来最小化整个图的代价函数。在每次迭代中，算法会计算当前节点位置的梯度信息，并根据梯度信息和当前节点位置坐标来计算出一个方向（desc），然后使用黄金分割法来找到最小化代价函数的步长。最终，通过更新节点位置坐标来更新整个图的结构，并计算出新的代价函数值。