Python math.erfc() 方法

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Python 的 math.erfc() 方法用于计算互补误差函数，其定义为 1 − erf(x)，其中 erf(x) 是误差函数。

此方法表示正态分布随机变量在某个范围之外的事件的概率。在数学上，互补误差函数定义为：

$$\mathrm{erfc(x)\:=\:1\:-\:erf(x)\:=\frac{2}{\sqrt{\prod}}\int_{x}^{∞}\:e^{-t^{2}}dt}$$

其中，e 是自然对数的底数，π 是数学常数 pi。互补误差函数是一个偶函数，这意味着 erfc(-x) = erfc(x)，并且其值介于 0 和 2 之间。

语法

以下是 Python math.erfc() 方法的基本语法：

math.erfc(x)

参数

此方法接受一个实数或数值表达式作为参数，用于计算其互补误差函数。

返回值

该方法返回在 x 处计算的互补误差函数的值。

示例 1

在以下示例中，我们使用 math.erfc() 方法计算正实数的互补误差函数：

import math
x = 1.5
result = math.erfc(x)
print("Complementary Error method for x =", x, ":", result)

输出

获得的输出如下：

Complementary Error method for x = 1.5 : 0.033894853524689274

示例 2

在这里，我们使用 math.erfc() 方法计算负实数的互补误差函数：

import math
x = -0.75
result = math.erfc(x)
print("Complementary Error method for x =", x, ":", result)

输出

以下是上述代码的输出：

Complementary Error method for x = -0.75 : 1.7111556336535152

示例 3

在此示例中，我们使用 math.erfc() 方法计算 x=2 和 x/2 的互补误差函数之和：

import math
x = 2
result = math.erfc(x) + math.erfc(x/2)
print("Complementary Error method expression result for x =", x, ":", result) 

输出

我们得到如下所示的输出：

Complementary Error method expression result for x = 2 : 0.1619769420313324

示例 4

现在，我们使用 math.erfc() 方法直接计算 x=0 的互补误差函数：

import math
x = 0
result = math.erfc(x)
print("Complementary Error method for x =", x, ":", result)

输出

产生的结果如下所示：

Complementary Error method for x = 0 : 1.0