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誤差函數計算機

計算誤差函數 erf(x)、互補誤差函數 erfc(x) 和逆誤差函數，具有交互式高斯曲線視覺化、逐步解釋以及統計和機率的綜合分析。

誤差函數計算機

快速示例：

erf(1) erf(0.5) erfc(1) erf⁻¹(0.5) erf(2) erfc⁻¹(0.1)
函數類型：
輸入值 (x)：
小數精度：
💡
有效定義域：erf/erfc 接受任何實數。逆 erf 需要 -1 < x < 1。逆 erfc 需要 0 < x < 2。

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誤差函數計算機

歡迎使用誤差函數計算機，這是一個用於計算誤差函數 erf(x)、互補誤差函數 erfc(x) 及其逆函數的綜合數學工具。此計算機提供高達 15 位小數的精確結果、交互式視覺化和分步說明，幫助您理解這一在統計學、機率論、物理學和工程學中廣泛使用的基本特殊函數。

什麼是誤差函數？

誤差函數，記作 erf(x)，是一個具有 S 形（Sigmoid 形狀）的特殊數學函數，經常出現在機率、統計和偏微分方程中。它也被稱為高斯誤差函數，定義為高斯（正態）分佈的積分：

誤差函數定義
$$erf(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_0^x e^{-t^2} dt$$

誤差函數具有幾個重要的屬性：

值域
-1 < erf(x) < 1
零點值
erf(0) = 0
奇函數
erf(-x) = -erf(x)
極限
當 x 趨於 +正無窮時，lim erf(x) = +1；當 x 趨於 -正無窮時，為 -1

為什麼它被稱為誤差函數？

「誤差函數」這個名字起源於 18 世紀和 19 世紀統計學中的誤差理論。當科學家和數學家研究測量誤差時，他們發現隨機誤差通常遵循正態（高斯）分佈。誤差函數代表測量誤差落在特定範圍內的機率，使其成為統計分析和質量控制的基礎。

互補誤差函數 (erfc)

互補誤差函數 erfc(x) 定義為 1 減去誤差函數：

互補誤差函數
$$erfc(x) = 1 - erf(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_x^{\infty} e^{-t^2} dt$$

互補誤差函數在計算正態分佈尾部機率時特別有用。對於較大的 x 值，erfc(x) 比直接計算 1 - erf(x) 提供更好的數值精度，因為 erf(x) 趨於 1，減法會導致有效數字丟失。

逆誤差函數

逆誤差函數 erf⁻¹(x) 尋找滿足 erf(y) = x 的值 y。它僅對 (-1, 1) 範圍內的輸入有定義。同樣，逆互補誤差函數 erfc⁻¹(x) 對 (0, 2) 範圍內的輸入有定義。

逆誤差函數
$$erf^{-1}(x): \text{尋找 } y \text{ 使得 } erf(y) = x$$

逆誤差函數對於以下方面至關重要：

與正態分佈的關係

誤差函數與標準正態分佈密切相關。如果您有一個服從標準正態分佈 N(0,1) 的隨機變量 Z，則 Z 落在 -x 和 x 之間的機率與 erf 的關係為：

正態分佈聯繫
$$P(-x\sqrt{2} \leq Z \leq x\sqrt{2}) = erf(x)$$

標準正態分佈的累積分佈函數 (CDF) 可以表示為：

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

如何使用此計算機

  1. 選擇函數類型：根據您的計算需求，從 erf(x)、erfc(x)、逆 erf 或逆 erfc 中進行選擇。
  2. 輸入您的輸入值：輸入您想要計算函數的 x 值。對於逆函數，請確保您的輸入在有效定義域內。
  3. 選擇精度：根據您的準確度要求選擇 6 位、10 位或 15 位小數。
  4. 點擊計算：查看您的結果以及分步說明、交互式圖表和相關數值。

輸入域

誤差函數值表

以下是一些常用的誤差函數值：

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

誤差函數的應用

統計與機率

誤差函數是機率論的基礎。它出現在正態分佈的累積分佈函數、置信區間的計算、假設檢驗以及使用控制圖的質量控制過程中。

物理與工程

在物理學中，誤差函數出現在熱擴散方程（傅里葉分析）、材料中的質量擴散、電磁波傳播以及量子力學（波函數）中。

信號處理

信號工程師使用誤差函數計算數字通信中的誤碼率、分析電氣系統中的噪聲、進行濾波器設計以及調制分析。

金融數學

在數量金融中，誤差函數出現在期權定價模型（布萊克-舒爾斯模型）、風險評估計算、投資組合優化和蒙特卡洛模擬中。

數學性質

級數展開

誤差函數可以表示為泰勒級數：

泰勒級數
$$erf(x) = \frac{2}{\sqrt{\pi}} \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n x^{2n+1}}{n!(2n+1)}$$

漸近展開

對於較大的 x 值，互補誤差函數可以用以下公式近似：

漸近近似
$$erfc(x) \approx \frac{e^{-x^2}}{x\sqrt{\pi}} \text{ 當 } x \to \infty$$

導數

誤差函數的導數是高斯函數：

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

常見問題解答

什麼是誤差函數 (erf)？

誤差函數，記作 erf(x)，是一個特殊的數學函數，經常出現在機率、統計和偏微分方程的解中。它定義為 erf(x) = (2/√π) ∫₀ˣ e^(-t²) dt。該函數輸出值在 -1 和 1 之間，其中 erf(0) = 0，並且隨著 x 趨於 ±∞ 而趨於 ±1。

誤差函數與正態分佈有什麼關係？

誤差函數與標準正態分佈的累積分佈函數 (CDF) 密切相關。具體來說，標準正態隨機變量落在 -x√2 和 x√2 之間的機率由 erf(x) 給出。關係式為：Φ(x) = (1/2)[1 + erf(x/√2)]，其中 Φ(x) 是標準正態 CDF。

什麼是互補誤差函數 (erfc)？

互補誤差函數 erfc(x) 定義為 erfc(x) = 1 - erf(x)。它表示標準正態隨機變量在絕對值上超過 x√2 的機率。對於較大的 x 值，直接計算 erfc(x) 比計算 1 - erf(x) 更準確，因為 erf(x) 趨於 1，會導致精度損失。

什麼是逆誤差函數？

逆誤差函數 erf⁻¹(x) 是誤差函數的反函數。它尋找滿足 erf(y) = x 的值 y。它僅對 -1 到 1 之間（不包括 -1 和 1）的輸入有定義。逆誤差函數對於生成正態分佈的隨機數以及求解涉及誤差函數的方程非常有用的。

為什麼它被稱為誤差函數？

「誤差函數」這個名字源於它與統計學中誤差理論的聯繫。在 18 世紀，研究測量誤差的數學家發現，誤差通常遵循正態（高斯）分佈。誤差函數代表測量誤差落在特定範圍內的機率，因此得名。

相關資源

引用此內容、頁面或工具為：

"誤差函數計算機" 於 https://MiniWebtool.com/zh-tw/誤差函數計算機/，來自 MiniWebtool，https://MiniWebtool.com/

由 miniwebtool 團隊提供。更新日期：2026年1月10日

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