Máy tính hàm lỗi bổ sung
Tính hàm lỗi bổ sung erfc(x) với hình ảnh trực quan tương tác, giải pháp từng bước và bảng erfc toàn diện cho các giá trị từ -3 đến 3.
Trình chặn quảng cáo đang ngăn chúng tôi hiển thị quảng cáo
MiniWebtool miễn phí nhờ quảng cáo. Nếu công cụ này hữu ích, hãy ủng hộ bằng Premium (không quảng cáo + nhanh hơn) hoặc cho phép MiniWebtool.com rồi tải lại trang.
- Hoặc nâng cấp Premium (không quảng cáo)
- Cho phép quảng cáo cho MiniWebtool.com, rồi tải lại
Giới thiệu về Máy tính hàm lỗi bổ sung
Chào mừng bạn đến với Máy tính hàm lỗi bổ sung, một công cụ toán học chính xác để tính toán erfc(x) với các giải pháp từng bước, hình ảnh trực quan hóa đường cong tương tác và bảng tham chiếu toàn diện. Cho dù bạn đang làm việc về lý thuyết xác suất, xử lý tín hiệu, phương trình truyền nhiệt hay phân tích thống kê, máy tính này đều cung cấp các kết quả chính xác lên đến 20 chữ số thập phân.
Hàm lỗi bổ sung là gì?
Hàm lỗi bổ sung, ký hiệu là erfc(x), là một hàm toán học đặc biệt được định nghĩa là phần bù của hàm lỗi erf(x). Nó đóng một vai trò nền tảng trong lý thuyết xác suất, thống kê và các ngành vật lý và kỹ thuật khác nhau.
Hàm này biểu thị xác suất để một giá trị từ phân phối chuẩn tắc nằm ngoài một phạm vi nhất định. Trong khi hàm lỗi erf(x) đo tích phân từ 0 đến x, hàm lỗi bổ sung đo tích phân còn lại từ x đến vô cực.
Mối quan hệ với hàm lỗi
Hàm lỗi bổ sung liên quan trực tiếp đến hàm lỗi bằng công thức:
Trong đó hàm lỗi được định nghĩa là:
Các tính chất chính của erfc(x)
Giá trị biên
erfc(0) = 1, erfc(+∞) = 0, erfc(-∞) = 2
Tính chất đối xứng
erfc(-x) = 2 - erfc(x) đối với mọi số thực x
Tính đơn điệu
erfc(x) giảm nghiêm ngặt đối với mọi số thực x
Phạm vi
0 < erfc(x) < 2 đối với mọi x hữu hạn
Các giá trị đặc biệt
- erfc(0) = 1 - Giá trị điểm giữa
- erfc(1) ≈ 0.1573 - Khoảng 15.7% phần đuôi
- erfc(2) ≈ 0.00468 - Còn lại chưa đến 0.5%
- erfc(3) ≈ 0.0000221 - Xác suất phần đuôi cực nhỏ
- erfc(-1) ≈ 1.8427 - Sử dụng tính chất đối xứng
Cách sử dụng máy tính này
- Nhập giá trị của bạn: Nhập bất kỳ số thực x nào vào trường nhập. Sử dụng các nút cài đặt sẵn nhanh cho các giá trị phổ biến như 0.5, 1 hoặc 2.
- Chọn độ chính xác: Chọn số chữ số thập phân (từ 4 đến 20) cho kết quả của bạn. Độ chính xác cao hơn hữu ích cho các ứng dụng khoa học.
- Tính toán: Nhấp vào nút Tính toán để tính erfc(x) bằng cách sử dụng số học độ chính xác cao.
- Xem xét kết quả: Kiểm tra kết quả chính, các giá trị liên quan (erf(x), e^(-x²)) và biểu đồ tương tác hiển thị đầu vào của bạn trên đường cong erfc.
- Nghiên cứu các bước: Xem xét phân tích tính toán từng bước để hiểu cách tính erfc(x).
Các ứng dụng của erfc(x)
Thống kê & Xác suất
Tính toán xác suất phần đuôi và khoảng tin cậy cho phân phối chuẩn.
Xử lý tín hiệu
Tính toán tỷ lệ lỗi bit (BER) trong truyền thông kỹ thuật số bằng hàm Q.
Truyền nhiệt
Giải các phương trình khuếch tán nhiệt và các bài toán lớp biên nhiệt.
Vật lý lượng tử
Tính toán hàm sóng và phân phối xác suất cơ học lượng tử.
Toán học tài chính
Các mô hình định giá tùy chọn và đánh giá rủi ro bằng phần đuôi phân phối chuẩn.
Quá trình khuếch tán
Mô phỏng các cấu trúc nồng độ trong truyền khối và khuếch tán hóa học.
Mối quan hệ với phân phối chuẩn
Hàm lỗi bổ sung có liên quan chặt chẽ đến hàm phân phối tích lũy (CDF) của phân phối chuẩn tắc Φ(x):
Hàm Q, thường được sử dụng trong kỹ thuật truyền thông, liên quan đến erfc bằng công thức:
Hành vi tiệm cận
Đối với x dương lớn, hàm lỗi bổ sung tiến về 0 cực nhanh theo hàm mũ:
Xấp xỉ này hữu ích cho hiệu quả tính toán khi x lớn (thường là x > 4).
Các câu hỏi thường gặp
Hàm lỗi bổ sung erfc(x) là gì?
Hàm lỗi bổ sung erfc(x) được định nghĩa là erfc(x) = 1 - erf(x), trong đó erf(x) là hàm lỗi. Nó biểu thị xác suất một biến ngẫu nhiên chuẩn tắc nằm ngoài khoảng [-x√2, x√2]. Hàm này được sử dụng rộng rãi trong thống kê, vật lý và kỹ thuật cho các tính toán xác suất và các bài toán khuếch tán nhiệt.
Công thức của hàm lỗi bổ sung là gì?
Hàm lỗi bổ sung được định nghĩa là erfc(x) = 1 - erf(x) = (2/√π) ∫ₓ^∞ e^(-t²) dt. Tích phân này biểu thị diện tích dưới đường cong Gaussian từ x đến vô cực, được nhân với hệ số 2/√π.
Các tính chất chính của erfc(x) là gì?
Các tính chất chính bao gồm: erfc(0) = 1, erfc(∞) = 0, erfc(-∞) = 2, và hệ thức đối xứng erfc(-x) = 2 - erfc(x). Hàm này giảm đơn điệu đối với mọi x. Đối với x dương lớn, erfc(x) tiến về 0 cực nhanh theo hàm mũ.
erfc(x) được sử dụng như thế nào trong xác suất và thống kê?
Trong xác suất, erfc(x)/2 cho biết xác suất một biến chuẩn tắc vượt quá x√2. Nó cũng được sử dụng để tính hàm Q trong truyền thông: Q(x) = erfc(x/√2)/2. Điều này làm cho erfc trở nên thiết yếu cho các tính toán tỷ lệ lỗi bit trong truyền thông kỹ thuật số.
Mối quan hệ giữa erfc(x) và phân phối chuẩn là gì?
Hàm erfc liên quan đến hàm phân phối tích lũy (CDF) của phân phối chuẩn: Φ(x) = (1/2)erfc(-x/√2). Mối liên hệ này làm cho erfc trở thành nền tảng trong phân tích thống kê và kiểm định giả thuyết liên quan đến phân phối chuẩn.
Bảng hàm lỗi và hàm lỗi bổ sung
Bảng dưới đây hiển thị các giá trị của erf(x) và erfc(x) cho x từ 0 đến 3.5. Sử dụng bảng tham chiếu này để tra cứu nhanh hoặc để xác minh các tính toán.
| x | erf(x) | erfc(x) |
|---|---|---|
| 0.0 | 0.000000000 | 1.000000000 |
| 0.1 | 0.112462916 | 0.887537084 |
| 0.2 | 0.222702589 | 0.777297411 |
| 0.3 | 0.328626759 | 0.671373241 |
| 0.4 | 0.428392355 | 0.571607645 |
| 0.5 | 0.520499878 | 0.479500122 |
| 0.6 | 0.603856091 | 0.396143909 |
| 0.7 | 0.677801194 | 0.322198806 |
| 0.8 | 0.742100965 | 0.257899035 |
| 0.9 | 0.796908212 | 0.203091788 |
| 1.0 | 0.842700793 | 0.157299207 |
| 1.1 | 0.880205070 | 0.119794930 |
| 1.2 | 0.910313978 | 0.089686022 |
| 1.3 | 0.934007945 | 0.065992055 |
| 1.4 | 0.952285120 | 0.047714880 |
| 1.5 | 0.966105146 | 0.033894854 |
| 1.6 | 0.976348383 | 0.023651617 |
| 1.7 | 0.983790459 | 0.016209541 |
| 1.8 | 0.989090502 | 0.010909498 |
| 1.9 | 0.992790429 | 0.007209571 |
| 2.0 | 0.995322265 | 0.004677735 |
| 2.1 | 0.997020533 | 0.002979467 |
| 2.2 | 0.998137154 | 0.001862846 |
| 2.3 | 0.998856823 | 0.001143177 |
| 2.4 | 0.999311486 | 0.000688514 |
| 2.5 | 0.999593048 | 0.000406952 |
| 2.6 | 0.999763966 | 0.000236034 |
| 2.7 | 0.999865667 | 0.000134333 |
| 2.8 | 0.999924987 | 0.000075013 |
| 2.9 | 0.999958902 | 0.000041098 |
| 3.0 | 0.999977910 | 0.000022090 |
| 3.1 | 0.999988351 | 0.000011649 |
| 3.2 | 0.999993974 | 0.000006026 |
| 3.3 | 0.999996942 | 0.000003058 |
| 3.4 | 0.999998478 | 0.000001522 |
| 3.5 | 0.999999257 | 0.000000743 |
Các máy tính liên quan
- Máy tính hàm lỗi (erf) - Tính hàm lỗi erf(x)
- Máy tính hàm lỗi đảo - Tìm x khi biết erf(x)
- Máy tính phân phối chuẩn - Tính toán xác suất cho phân phối chuẩn
- Máy tính điểm Z - Tính toán điểm tiêu chuẩn
Tài nguyên bổ sung
Tham khảo nội dung, trang hoặc công cụ này như sau:
"Máy tính hàm lỗi bổ sung" tại https://MiniWebtool.com/vi/máy-tính-hàm-lỗi-bổ-sung/ từ MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
bởi đội ngũ miniwebtool. Cập nhật: 22 tháng 1, 2026
Bạn cũng có thể thử AI Giải Toán GPT của chúng tôi để giải quyết các vấn đề toán học của bạn thông qua câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các công cụ liên quan khác:
Phép toán toán học nâng cao:
- Máy Tính Antilog
- Máy tính hàm Beta
- Máy tính hệ số nhị thức
- Máy tính phân phối xác suất nhị thức
- Máy tính Bitwise Nổi bật
- Máy tính Định lý Giới hạn Trung tâm
- Máy tính kết hợp
- Máy tính hàm lỗi bổ sung
- Máy tính số phức
- Máy tính Entropy Mới
- Máy tính chức năng lỗi
- Máy tính giảm dần theo cấp số nhân
- Máy tính tăng trưởng theo cấp số nhân
- Máy tính Tích phân Lũy thừa
- máy-tính-số-mũ-độ-chính-xác-cao Nổi bật
- Máy tính giai thừa Nổi bật
- Máy tính Hàm Gamma
- Máy tính tỷ lệ vàng
- Máy tính Nửa đời
- Máy tính phần trăm tăng trưởng
- Máy tính hoán vị
- Máy tính Phân phối Poisson Mới
- Máy Tính Căn Bậc của Đa Thức với Các Bước Chi Tiết
- Máy tính xác suất
- Máy Tính Phân Bố Xác Suất
- Máy tính Tỷ lệ
- Máy tính công thức bậc hai
- Máy tính ký hiệu khoa học
- Máy tính tổng khối
- Máy tính tổng các số liên tiếp
- Máy tính Tổng Bình phương