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Calcolatore della funzione di errore

Calcola la funzione di errore erf(x), la funzione di errore complementare erfc(x) e la funzione di errore inversa con visualizzazione interattiva della curva gaussiana, spiegazioni passo-passo e analisi completa per statistica e probabilità.

Calcolatore della funzione di errore
Tipo di funzione:
Valore di input (x):
Precisione decimale:
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Domini validi: erf/erfc accettano qualsiasi numero reale. erf inversa richiede -1 < x < 1. erfc inversa richiede 0 < x < 2.

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Calcolatore della funzione di errore

Benvenuto nel Calcolatore della funzione di errore, uno strumento matematico completo per calcolare la funzione di errore erf(x), la funzione di errore complementare erfc(x) e le loro funzioni inverse. Questo calcolatore fornisce risultati precisi fino a 15 cifre decimali, visualizzazioni interattive e spiegazioni passo-passo per aiutarti a comprendere questa funzione speciale fondamentale utilizzata in statistica, teoria della probabilità, fisica e ingegneria.

Cos'è la funzione di errore?

La funzione di errore, indicata come erf(x), è una funzione matematica speciale di forma sigmoidea che compare frequentemente nella probabilità, nella statistica e nelle equazioni differenziali alle derivate parziali. Conosciuta anche come funzione di errore di Gauss, è definita come l'integrale della distribuzione gaussiana (normale):

Definizione della funzione di errore
$$erf(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_0^x e^{-t^2} dt$$

La funzione di errore ha diverse proprietà importanti:

Intervallo
-1 < erf(x) < 1
In zero
erf(0) = 0
Funzione dispari
erf(-x) = -erf(x)
Limiti
lim erf(x) = +1 quando x tende a +infinito, e -1 quando x tende a -infinito

Perché si chiama funzione di errore?

Il nome "funzione di errore" ha avuto origine dalla teoria degli errori in statistica durante i secoli XVIII e XIX. Quando scienziati e matematici studiarono gli errori di misurazione, scoprirono che gli errori casuali in genere seguono una distribuzione normale (gaussiana). La funzione di errore rappresenta la probabilità che un errore di misurazione cada entro un certo intervallo, rendendola fondamentale per l'analisi statistica e il controllo di qualità.

La funzione di errore complementare (erfc)

La funzione di errore complementare erfc(x) è definita come uno meno la funzione di errore:

Funzione di errore complementare
$$erfc(x) = 1 - erf(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_x^{\infty} e^{-t^2} dt$$

La funzione di errore complementare è particolarmente utile per calcolare le probabilità nella coda della distribuzione normale. Per valori elevati di x, erfc(x) fornisce una migliore precisione numerica rispetto al calcolo diretto di 1 - erf(x), poiché erf(x) si avvicina a 1 e la sottrazione causerebbe la perdita di cifre significative.

Funzioni di errore inverse

La funzione di errore inversa erf-1(x) trova il valore y tale che erf(y) = x. È definita solo per input nell'intervallo (-1, 1). Allo stesso modo, la funzione di errore complementare inversa erfc-1(x) è definita per input in (0, 2).

Funzione di errore inversa
$$erf^{-1}(x): \text{Trova } y \text{ tale che } erf(y) = x$$

Le funzioni di errore inverse sono essenziali per:

Relazione con la distribuzione normale

La funzione di errore è intimamente connessa alla distribuzione normale standard. Se hai una variabile casuale Z che segue una distribuzione normale standard N(0,1), la probabilità che Z cada tra -x e x è correlata a erf da:

Connessione con la distribuzione normale
$$P(-x\sqrt{2} \leq Z \leq x\sqrt{2}) = erf(x)$$

La funzione di ripartizione (CDF) della distribuzione normale standard può essere espressa come:

CDF normale standard
$$\Phi(x) = \frac{1}{2}\left[1 + erf\left(\frac{x}{\sqrt{2}}\right)\right]$$

Come utilizzare questo calcolatore

  1. Seleziona il tipo di funzione: scegli tra erf(x), erfc(x), erf inversa o erfc inversa a seconda delle tue esigenze di calcolo.
  2. Inserisci il tuo valore di input: digita il valore x per il quale desideri calcolare la funzione. Per le funzioni inverse, assicurati che l'input rientri nel dominio valido.
  3. Scegli la precisione: seleziona 6, 10 o 15 cifre decimali in base ai tuoi requisiti di accuratezza.
  4. Fai clic su Calcola: visualizza il risultato insieme alla spiegazione passo dopo passo, ai grafici interattivi e ai valori correlati.

Domini di input

Tabella dei valori della funzione di errore

Ecco alcuni valori della funzione di errore comunemente usati:

xerf(x)erfc(x)
0.00.000000001.00000000
0.10.112462920.88753708
0.20.222702590.77729741
0.30.328626760.67137324
0.40.428392360.57160764
0.50.520499880.47950012
0.60.603856090.39614391
0.70.677801190.32219881
0.80.742100960.25789904
0.90.796908210.20309179
1.00.842700790.15729921
1.50.966105150.03389485
2.00.995322270.00467773
2.50.999593050.00040695
3.00.999977910.00002209

Applicazioni della funzione di errore

Statistica e Probabilità

La funzione di errore è fondamentale per la teoria della probabilità. Compare nella funzione di ripartizione della distribuzione normale, nel calcolo degli intervalli di confidenza, nella verifica delle ipotesi e nei processi di controllo della qualità mediante carte di controllo.

Fisica e Ingegneria

In fisica, la funzione di errore compare nelle equazioni della diffusione del calore (analisi di Fourier), nella diffusione di massa nei materiali, nella propagazione delle onde elettromagnetiche e nella meccanica quantistica (funzioni d'onda).

Elaborazione dei segnali

Gli ingegneri dei segnali utilizzano le funzioni di errore per calcolare i tassi di errore di bit nelle comunicazioni digitali, analizzare il rumore nei sistemi elettrici, progettare filtri ed eseguire l'analisi della modulazione.

Matematica finanziaria

Nella finanza quantitativa, le funzioni di errore compaiono nei modelli di determinazione del prezzo delle opzioni (Black-Scholes), nei calcoli della valutazione del rischio, nell'ottimizzazione del portafoglio e nelle simulazioni Monte Carlo.

Proprietà matematiche

Sviluppo in serie

La funzione di errore può essere espressa come una serie di Taylor:

Serie di Taylor
$$erf(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}} \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n x^{2n+1}}{n!(2n+1)}$$

Sviluppo asintotico

Per valori elevati di x, la funzione di errore complementare può essere approssimata da:

Approssimazione asintotica
$$erfc(x) \approx \frac{e^{-x^2}}{x\sqrt{\pi}} \text{ per } x \to \infty$$

Derivata

La derivata della funzione di errore è la funzione gaussiana:

Derivata
$$\frac{d}{dx}erf(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}}e^{-x^2}$$

Domande frequenti

Cos'è la funzione di errore (erf)?

La funzione di errore, indicata come erf(x), è una funzione matematica speciale che ricorre frequentemente nella probabilità, nella statistica e nella soluzione di equazioni differenziali alle derivate parziali. È definita come erf(x) = (2/√π) ∫₀ˣ e^(-t²) dt. La funzione restituisce valori compresi tra -1 e 1, con erf(0) = 0, e si avvicina a ±1 quando x si avvicina a ±∞.

In che modo la funzione di errore è correlata alla distribuzione normale?

La funzione di errore è strettamente correlata alla funzione di ripartizione (CDF) della distribuzione normale standard. Nello specifico, la probabilità che una variabile casuale normale standard cada tra -x√2 e x√2 è data da erf(x). La relazione è: Φ(x) = (1/2)[1 + erf(x/√2)], dove Φ(x) è la CDF normale standard.

Cos'è la funzione di errore complementare (erfc)?

La funzione di errore complementare, erfc(x), è definita come erfc(x) = 1 - erf(x). Rappresenta la probabilità che una variabile casuale normale standard superi x√2 in valore assoluto. Per valori elevati di x, erfc(x) è più preciso da calcolare direttamente rispetto a 1 - erf(x) perché erf(x) si avvicina a 1, causando perdita di precisione.

Cos'è la funzione di errore inversa?

La funzione di errore inversa, erf⁻¹(x), è l'inversa della funzione di errore. Trova il valore y tale che erf(y) = x. È definita solo per input compresi tra -1 e 1 (esclusi). La funzione di errore inversa è utile per generare numeri casuali distribuiti normalmente e per risolvere equazioni che coinvolgono la funzione di errore.

Perché si chiama funzione di errore?

Il nome 'funzione di errore' deriva dalla sua connessione con la teoria degli errori in statistica. Nel XVIII secolo, i matematici che studiavano gli errori di misurazione scoprirono che gli errori seguono spesso una distribuzione normale (gaussiana). La funzione di errore rappresenta la probabilità che un errore di misurazione cada entro un certo intervallo, da cui il nome.

Risorse correlate

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