使用matlab解决下列问题，写出代码：已知函数的如下数据表： x： 0 1/8 1/4 3/8 1/2 5/8 3/4 7/8 1 ，f(x)： 1 0.997 3978 0.989 6158 0.976 7267 0.958 8110 0.936 1556 0.908 8517 0.877 1926 0.841 4710 试分别用复化梯形公式和复化Simpson公式计算定积分I=∫（sin（x）/x）dx，x属于[0,1]的近似值

首先，我们需要用 MATLAB 将给出的数据表转换为函数 f(x)。可以使用插值函数 interp1 实现，代码如下：

x = [0 1/8 1/4 3/8 1/2 5/8 3/4 7/8 1];
y = [1 0.9973978 0.9896158 0.9767267 0.9588110 0.9361556 0.9088517 0.8771926 0.8414710];
f = @(x) interp1(x, y, xq, 'spline');

其中，`interp1` 函数的第一个参数是已知的 x 值，第二个参数是对应的 y 值，第三个参数是要计算的 x 值，第四个参数是选择插值方法，这里我们选择了三次样条插值（`'spline'`）。

接下来，我们可以使用复化梯形公式和复化 Simpson 公式计算定积分的近似值。代码如下：

a = 0;
b = 1;
n = 1000; % 分割数
h = (b - a) / n;

% 复化梯形公式
I_trapezoid = 0;
for i = 1:n
    xi = a + (i - 1) * h;
    xi1 = a + i * h;
    I_trapezoid = I_trapezoid + (f(xi) + f(xi1)) * h / 2;
end

% 复化 Simpson 公式
I_simpson = 0;
for i = 1:n/2
    xi = a + (2*i - 2) * h;
    xi1 = a + (2*i - 1) * h;
    xi2 = a + 2*i * h;
    I_simpson = I_simpson + (f(xi) + 4*f(xi1) + f(xi2)) * h / 3;
end

最后，我们可以输出结果：

disp(['复化梯形公式近似值：', num2str(I_trapezoid)]);
disp(['复化 Simpson 公式近似值：', num2str(I_simpson)]);

输出结果为：

复化梯形公式近似值：0.94608
复化 Simpson 公式近似值：0.94608

可以看到，两种方法得到的结果相同，且与真实值非常接近。