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：

1.初始化：
! R2 `" ^8 z! b2 c
3 l. o% ^) G# Q8 t/ F   a = 0;
0 C: r% d% ]0 v2 h$ h   b = 1;
/ U- W! M$ i9 ]& O$ P   N = 10;
, m1 g7 M9 f' g0 D% }, o; u   h = (b - a) / N;
   T(1,1) = (b - a) * (ft(a) + ft(b)) / 2;
! C, n$ W: G$ [5 j7 X. G. U2 z
& u* m" G5 K! D) I: D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。
4 x) f, U4 l; G7 v- ]; Q
. w. a  [3 ~1 v! `! _' ]3 R9 V2.复化梯形法：
6 z( {8 c  d0 }% W3 z7 g
   for i = 2:10
       sum = 0;
) X  H! ?# k& q* W" h8 u       for k = 1:2^(i-2)
  ~. a! g4 L& `0 g. E2 l4 }           sum = sum + ft(a + (2*k-1)*(b-a)/2^(i-1));
       end
7 g. S2 h/ X+ D0 S. i& {: o- X       T(1,i) = (T(1,i-1) + (b - a) * sum / (2^(i-2))) / 2;
   end

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。
4 [; U* ~& b' W7 n# R3 Z8 t
; r. s" N. B3 s8 V' r2 x+ K3.Richardson 外推法：
3 Z) g' F+ K- s. A
   for m = 1:i
0 b' d  ~, K8 j  ]- t* R: h. J       for k = 2:i-m+1
/ M- x3 r# V9 Q2 S+ ^           T(m+1,k-1) = (4^m * T(m,k) - T(m,k-1)) / (4^m - 1);
* g3 u& t% l% X6 f2 n! c       end
   end
6 v8 `- F$ P  [, y2 W$ p1 l$ \. j; v
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。
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。