给定绝对误差限，利用复化Simpson公式的余项事前估计算法的步长，给出一个MATLAB案例

复化Simpson公式的余项为：
$$
R_n(f)=\frac{b-a}{180}h^4f^{(4)}(\xi),
$$
其中，$n$为区间$[a,b]$上的子区间数，$h=\frac{b-a}{n}$为子区间长度，$\xi$为$f(x)$在$[a,b]$上的二阶导数的最大值所在点。

如果给定绝对误差限$\epsilon$，则有：
$$
|R_n(f)|\leq \frac{b-a}{180}h^4M_4\leq \epsilon,
$$
其中，$M_4$为$f(x)$在$[a,b]$上的二阶导数的最大值。

解以上不等式得：
$$
h\leq \sqrt[4]{\frac{180\epsilon}{M_4(b-a)}}.
$$

下面是一个MATLAB案例：

假设我们要对函数$f(x)=x^2$在区间$[0,1]$上进行复化Simpson公式的余项事前估计，并且要求误差限$\epsilon=10^{-6}$。

首先，我们需要求出$f(x)$在$[0,1]$上的二阶导数的最大值$M_4$。

由于$f(x)=x^2$在$[0,1]$上的二阶导数为$f''(x)=2$，所以$M_4=2$。

然后，我们带入公式，求出步长$h$。

epsilon = 1e-6;
M4 = 2;
a = 0;
b = 1;
h = nthroot(180*epsilon/(M4*(b-a)), 4);

最终得到的$h$为$h=0.0050004$。

注意，这里的$h$并不一定是最优的步长，只是保证了误差限不超过$\epsilon$的步长之一。实际上，我们可以根据计算结果不断调整步长，以达到更精确的计算结果。