你会用“niHao”作为变量名吗？

理查森外推法( Richardson extrapolation)是一种提高某些数值过程精度的简单方法，在数值方法中广泛应用。对于 等公式可将其抽象概括为 其中 为待求数值，结果依赖于参数 。 表示 的近似值， 是误差。 ,现在令 开始计算 令 由(4)(5)消去 (6)就是理查森外推公式，通常做法是 [算例1]根据下表用理查森外推公式来求 分别用二阶向前差分公式求 的近似值 有限差分法的误差 ，用理查森外推法消除产生误差的主项 结果的误差是 。[算例2]用理查森外推公式来求 在 处的二阶导数。取不同的h值,用中心差分法计算如下精度为 时，(g是近似值)。 可得到 它与表中的精度为 时计算所获得的最佳结果一样。此处参见前文数值微分|有限差分法的误差分析★★★★往期相关★★★★数值微分|向前差分和向后差分数值微分|中心差分法(Central Finite Difference Approximations)数值微分|多项式的导数计算C++版数值微分|多项式的导数计算C++版通过案例学Python之定义函数类数值积分|第二类反常积分数值积分|第一类反常积分数值积分|中点法则(Midpoint Rule)数值积分|龙贝格公式数值积分|自适应辛普森积分公式数值积分|自适应梯形积分数值积分|牛顿-柯特斯公式数值积分|高斯积分数值积分|泰勒(Taylor)公式求积分数值积分| 辛普森公式Python实现辛普森公式来源：数值分析与有限元编程