如何用智能优化算法优化矩阵，并使函数值趋近于0（非刚体的三维构建，课设）

      本人大三，matlab基础很差，老师给的题目是非刚体的三维构建，这是他指导的硕士的学位论文，他想让我们做的是把优化里面的一个参数q0（还是q）并使得evalQ更小，这里的
q0 = zeros(3*k,3);
    q0(0*k+1,1) = 1;
    q0(1*k+1,2) = 1;
    q0(2*k+1,3) = 1;
其中k = size(LambdaHat,2)/3，这里LambdaHat是个矩阵，这些我都能明白，但是我懵逼的地方来了：
options = optimset('Diagnostics','off','MaxFunEval',1000,'MaxIter',2000,'TolFun',1e-10,'TolX',1e-10);
[q, fval] = fminunc(@evalQ,q0,options,LambdaHat);

其中[f] = evalQ(q,LambdaH)，他
       最终要让我们得到的效果是f趋近于0就是越来越小，但是我究竟要优化什么一点也不清楚，而且我自己百度这个fminunc不是个优化函数吗，怎么一个0矩阵弄出了一个随机矩阵？fminunc(@evalQ,q0,options,LambdaHat);公式中options后面怎么还跟了LambdaHat，百度上面也没有这种调用格式。
     希望有大佬能解答下我的疑惑，更希望你们谁能给个思路，快感谢了，我快被这个弄死了:'(

理解错了。。。这个题目其实是将fmiunc替换成其他的优化算法，这个q0可以自己设置的。。只要让eval值越小就行