用Python自动化代码计算确定下列求积公式中的待定参数,使其代数精度尽量高,并指明所构造出的求积公式所具有的代数精度: (1)f(x)dx~A-1f(-h)+A。f(0)+Af(h); f(x)dx

在Python中，我们可以利用数值积分库如`scipy.integrate.quad()`或者`numpy`的`trapz()`函数来自动化计算给定函数`f(x)`的积分。如果你想要构造一个特定的求积公式提高代数精度，比如梯形法则、辛普森法则等，可以手动编写循环或递归算法。

例如，如果你要使用Simpson's Rule (辛普森法则)，这是一个三阶精度的规则，适用于连续可微函数的近似积分，公式为：

def simpson(f, a, b, n):
    h = (b - a) / n
    summands = [f(a + i * h) for i in range(n)]
    summands.extend([f(b - (i - 1) * h), f(b)])
    integral_approximation = (h / 6) * (summands[0] + 4*sum(summands[1::2]) + summands[-1])
    return integral_approximation

# 示例：
from math import sin
a, b = 0, 1
n = 5  # 求积分区间划分成n+1份
integral = simpson(sin, a, b, n)

这里的代数精度取决于`n`的大小，更大的`n`将提供更精确的结果，但计算时间会增加。