解释这段代码：ind = find(desc<0); stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind));

这段代码涉及到数值计算中的最大步长问题。

首先，`desc` 是一个向量，它表示当前点的梯度方向（下降方向）。`find(desc<0)` 表示找到所有 `desc` 中小于零的元素的下标，这些元素对应的方向是当前点的下降方向。

接着，`SigmaNew` 是一个向量，表示当前点在每个下降方向上的最优步长。`SigmaNew(ind)` 表示在所有下降方向中，只考虑那些在 `ind` 中出现的下降方向的最优步长。

最后，`stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind))` 表示在所有考虑的下降方向中，找到一个最大的可行步长，使得在这个步长内可以保证函数值单调递减。具体地，我们先将 `SigmaNew(ind)` 按照对应的下降方向的 `desc(ind)` 进行缩放，然后取这些缩放后的值中的最小值。这个最小值就是当前点能够沿着所有考虑的下降方向走的最大步长。注意到这里使用了负号，是因为我们要找到最大的可行步长，而 `SigmaNew` 表示的是在每个方向上的最优步长，所以需要取负号。