在你给出的程序中希望步长alpha能够以Wolfe准则做非精确线搜索

如果你希望在共轭梯度法中使用Wolfe准则进行非精确线搜索来确定步长alpha，你可以对代码进行一些修改。下面是修改后的共轭梯度法算法，其中包含了Wolfe准则的非精确线搜索：

function [x, iter] = conjugate_gradient_wolfe(A, b, x0, tol)
    r = b - A * x0;
    p = r;
    x = x0;
    iter = 0;
    max_iter = 100; % 最大线搜索次数
    c1 = 1e-4; % Wolfe准则中的参数c1
    c2 = 0.9; % Wolfe准则中的参数c2

    while norm(r) > tol && iter < max_iter
        Ap = A * p;
        alpha = backtracking_line_search(A, b, x, p, r, Ap, c1, c2); % 使用Wolfe准则进行非精确线搜索
        x = x + alpha * p;
        r_new = r - alpha * Ap;
        beta = dot(r_new, r_new) / dot(r, r);
        p = r_new + beta * p;
        r = r_new;
        iter = iter + 1;
    end
end

function alpha = backtracking_line_search(A, b, x, p, r, Ap, c1, c2)
    alpha = 1.0; % 初始步长
    rho = 0.5; % 步长缩放因子
    while true
        if dot(r + alpha * Ap, r + alpha * Ap) > (1 - c1 * alpha) * dot(r, r)
            alpha = alpha * rho; % 步长不满足Armijo准则，缩小步长
        elseif dot(A * (x + alpha * p) - b, Ap) < c2 * dot(r, Ap)
            break; % 步长满足Wolfe准则
        else
            alpha = alpha * rho; % 步长满足Armijo准则但不满足Wolfe准则，缩小步长
        end
    end
end

在这个修改后的代码中，我添加了backtracking_line_search函数来进行非精确线搜索。该函数根据Wolfe准则进行判断，如果当前步长不满足Armijo准则，则缩小步长；如果当前步长满足Armijo准则但不满足Wolfe准则，则同样缩小步长；只有当当前步长同时满足Armijo准则和Wolfe准则时，才会跳出while循环。

在主循环中，我使用backtracking_line_search函数来确定每次迭代的步长alpha。这样，你就可以利用Wolfe准则进行非精确线搜索，并将其应用于共轭梯度法中。希望这次回答能满足你的需求。