请用matlab语言描述：如果用复合辛普森公式计算函数e^x在0到1上对x的积分，应该分为多少份才能使阶段误差不超过0.5*10^-5

m; j++) {
sum = 0.0;
for (k = 0; k < n; k++) {
sum += (data[k * m + i] - mean[i]) * (data[k * m + j] - mean[j]);
}
复合辛普森公式可以表示为：

I = h/3 * (f(x0) + 4*sum            cov[i * m + j] = sum / (n - 1);
            cov[j * m + i] = cov[i *(f(xi)) + 2*sum(f(xi+1)) + f(xn))

其中，`h`为步长， m + j];
}
}
}

// 计算特征值和特征向量
void calc_eigenvector(double*`x0`和`xn`为积分区间的起点和终点，`xi`为奇数次的插 cov, double* eigenvector, double* eigenvalue, int n) {
int i, j;
double* tmp_cov =值点，`xi+1`为偶数次的插值点。

阶段误差可以表示为：

E = (double*)malloc(n * n * sizeof(double));
    double* tmp_eigenvector = (double*)malloc(n * n * sizeof (1/90) * (I(h/2) - I(h))

其中，`I(h/2)`和`I(double));
double* tmp_eigenvalue = (double*)malloc(n * sizeof(double));
double sum, norm;

// 复制(h)`分别为步长为`h/2`和`h`时的积分结果。

为了使阶段误协方差矩阵
for (i = 0; i < n * n; i++) {
tmp_cov[i] =差不超过`0.5*10^-5`，我们可以通过逐步减小步长来达到目标。 cov[i];
}

// 迭代求解特征向量和特征值
for (i = 0; i具体来说，我们可以从一个较大的步长`H`开始，计算出对应的积分结果` < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
if (i == j) {
I(H)`和`I(H/2)`，然后计算出阶段误差`E`，如果`E`小 tmp_eigenvector[i * n + j] = 1.0;
} else {
tmp_eigenvector[i于`0.5*10^-5`，则结束计算；否则，将步长`H`除以2， * n + j] = 0.0;
}
}
}

for (i = 0; i < 100重新计算积分结果和阶段误差，直到满足条件为止。

下面是MATLAB代码实现：

; i++) {
// 计算模长
norm = 0.0;
for (j = 0; j <```matlab
% 定义函数f(x)
f = @(x) exp(x);

% 积分区间
a = 0 n; j++) {
norm += tmp_eigenvalue[j] * tmp_eigenvalue[j];
}
norm = sqrt(norm);

;
b = 1;

% 初始步长
H = (b - a) / 2;

% 计算初始积分结果 // 归一化
for (j = 0; j < n; j++) {
tmp_eigenvector[j *
x0 = a;
xn = b;
xi = linspace(a, b, 3);
I = H/3 * (f(x n + i] = tmp_eigenvalue[j] / norm;
}

// 计算矩阵相乘
for (j0) + 4*sum(f(xi(2))) + 2*sum(f(xi(1:2))) + f(xn));

= 0; j < n; j++) {
sum = 0.0;
for (k = 0; k <% 逐步减小步长，计算积分结果和阶段误差
while true
% 计算步长 n; k++) {
sum += tmp_cov[j * n + k] * tmp_eigenvector[k * n + i];
为 H/2 时的积分结果
h = H / 2;
xi = linspace(a, b, 2 }
tmp_eigenvalue[j] = sum;
}

// 计算模长
norm = 0.0;
*(H/h)+1);
I2 = h/3 * (f(x0) + 4*sum(f(xi(2: for (j = 0; j < n; j++) {
norm += tmp_eigenvalue[j] * tmp_eigenvalue[j];