为什么在fmincon中A的行大小很重要

我有一个Matlab代码，该代码fmincon有一些约束。这样我就可以修改考虑过的代码，条件矩阵A中的行位置是否有所不同

我设置了一个测试文件，以便可以更改一些变量。事实证明，条件的位置与结果无关，但是A和b中的行数起着作用。我对此感到惊讶，因为我希望A和b中只有零的行会被抵消。

fun = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;
options1 = optimoptions('fmincon','Display','off');

A=zeros(2,2); %setup A
A(2,2)=1; %x2<0
b=[0 0]'; %setup b
x = fmincon(fun,[-1,2],A,b,[],[],[],[],[],options1);x

%change condition position inside A
A=zeros(2,2);    
A(1,2)=1; %x2<0
b=[0 0]';
x = fmincon(fun,[-1,2],A,b,[],[],[],[],[],options1);x 
% no change; the position doesn´t influence fmincon

%change row size of A
A=zeros(1,2);
A(1,2)=1; %x2<0
b=[0]';
x = fmincon(fun,[-1,2],A,b,[],[],[],[],[],options1);x 
%change in x2

%increase size of A
A=zeros(10,2);
A(1,2)=1; %x2<0
b=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]';
x = fmincon(fun,[-1,2],A,b,[],[],[],[],[],options1);x 
%change in x2

有人可以向我解释为什么fmincon受行数影响吗？A和b中的“正确”行号是什么？变量数或条件数？

编辑出于完整性的原因：

我同意由于迭代过程的缘故，可能会有不同的值。不过，我可以找到差异大于公差的情况：

新增+log(x(2)功能：

fun = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2+log(x(3));
options1 = optimoptions('fmincon','Display','off');

options = optimoptions('fmincon')

A=zeros(2,3); %setup A
A(2,3)=1; %x2<0
b=[0 0]'; %setup b
x = fmincon(fun,[-1,2,1],A,b,[],[],[],[],[],options1);x

%change row size of A
A=zeros(1,3);
A(1,3)=1; %x2<0
b=[0]';
x = fmincon(fun,[-1,2,1],A,b,[],[],[],[],[],options1);x 
%change in x2

%increase size of A
A=zeros(10,3);
A(1,3)=1; %x2<0
b=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]';
x = fmincon(fun,[-1,2,1],A,b,[],[],[],[],[],options1);x 
%change in x2

x =
     -0.79876      **0.49156**   2.3103e-11
x =
     -0.79921      0.49143   1.1341e-11
x =
     -0.80253      **0.50099**   5.8733e-12

Matlab支持人员告诉我，A矩阵的行不应多于条件。每个条件使算法变得更加困难。