实现复化梯形法（Composite Trapezoidal Rule）和 Richardson 外推法（Richardso...

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这段代码实现了复化梯形法（Composite Trapezoidal Rule）和 Richardson 外推法（Richardson Extrapolation）。下面是对代码的解释：

' v3 d0 @# _$ {  W1.初始化：

* ^8 t  L' }: D, N   a = 0;
   b = 1;
   N = 10;
   h = (b - a) / N;
   T(1,1) = (b - a) * (ft(a) + ft(b)) / 2;

在这一部分，初始化了一些变量，包括积分区间 [a, b]、划分的子区间数 N、步长 h，以及用于存储复化梯形法结果的矩阵 T。
& `+ l$ Y! x  ?, }$ ^4 J, M
/ V/ ?) h1 M) d( `$ s* j$ U% [" |2.复化梯形法：

$ h: m9 I2 E6 _   for i = 2:10
       sum = 0;
       for k = 1:2^(i-2)
           sum = sum + ft(a + (2*k-1)*(b-a)/2^(i-1));
1 \. \5 \/ L5 k7 |       end
       T(1,i) = (T(1,i-1) + (b - a) * sum / (2^(i-2))) / 2;
   end
, ?& y" y0 q. z# ]+ G* d# S% l
在这一部分，使用复化梯形法计算积分的近似值，并将结果存储在矩阵 T 中。每次迭代时，增加子区间的数量，计算更精确的积分值。

3.Richardson 外推法：
% [4 O, E. q3 O  H6 `
3 Y3 v8 k) n; j# L9 f   for m = 1:i
% s5 O% Q4 ?2 h       for k = 2:i-m+1
           T(m+1,k-1) = (4^m * T(m,k) - T(m,k-1)) / (4^m - 1);
       end
' X1 `* _- t% f( M! _2 P0 i   end
- t0 T8 e/ l, a( D$ {3 @
: X1 g- D6 H1 w6 n4 p这一部分实现了 Richardson 外推法，通过对先前复化梯形法的结果进行外推，获得更高阶的近似值。
$ Y) k/ k0 y# n- b# U* v最终，矩阵 T 中的元素包含了通过复化梯形法和 Richardson 外推法得到的积分近似值。需要注意的是，这段代码中 i 的取值范围是2到10，因此只迭代了9次。在实际应用中，可以根据需要调整循环次数。

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