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：
5 i& y  M. }1 u$ M9 |
1.初始化：
3 T9 ~9 a+ w) J5 O  h
   a = 0;
9 Y1 E8 O; ?  e9 g' g" r; R  n   b = 1;
   N = 10;
   h = (b - a) / N;
   T(1,1) = (b - a) * (ft(a) + ft(b)) / 2;
5 s5 M+ h/ L5 ~. q7 c& M4 b% q
9 D' ?, u, X' p6 ~( ~& m2 C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。

2.复化梯形法：
6 Y1 t- F3 o2 p" \! {/ d& s
   for i = 2:10
       sum = 0;
       for k = 1:2^(i-2)
           sum = sum + ft(a + (2*k-1)*(b-a)/2^(i-1));
+ A2 f. Q, i- h% Z0 r       end
% a+ D+ L# i/ V4 w0 X9 j       T(1,i) = (T(1,i-1) + (b - a) * sum / (2^(i-2))) / 2;
   end
9 j: {3 \. }9 R3 R: n! u
( C8 ~" M# l  M8 f4 D2 D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。
, C3 H1 e6 n3 k4 x+ I$ E! O% {) M& Y
  N' L8 Q9 t. Z- p+ {$ h3.Richardson 外推法：
4 |6 b9 D# F9 K9 q6 A4 g" {
   for m = 1:i
       for k = 2:i-m+1
           T(m+1,k-1) = (4^m * T(m,k) - T(m,k-1)) / (4^m - 1);
       end
7 a- b3 p0 S* ]7 N   end
0 c/ B: @6 h1 X
! Z1 b$ b' \& }1 N( d, w6 I4 L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。
# B. T, k( h. r& k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。

' w6 I% |3 [# x0 A+ a4 a
7 V! J8 o* T+ h  S