Функция ошибок (также называемая функция ошибок Гаусса) — неэлементарная функция , возникающая в теории вероятностей , статистике и теории дифференциальных уравнений в частных производных . Она определяется как

${\displaystyle \operatorname {erf} \,x={\frac {2}{\sqrt {\pi }}}\int \limits _{0}^{x}e^{-t^{2}}\,\mathrm {d} t}$ .

Дополнительная функция ошибок , обозначаемая ${\displaystyle \operatorname {erfc} \,x}$ (иногда применяется обозначение ${\displaystyle \operatorname {Erf} \,x}$ ), определяется через функцию ошибок:

${\displaystyle \operatorname {erfc} \,x=1-\operatorname {erf} \,x={\frac {2}{\sqrt {\pi }}}\int \limits _{x}^{\infty }e^{-t^{2}}\,\mathrm {d} t}$ .

Комплексная функция ошибок , обозначаемая ${\displaystyle w(x)}$ , также определяется через функцию ошибок:

${\displaystyle w(x)=e^{-x^{2}}\operatorname {erfc} \,(-ix)}$ .

Свойства

• Функция ошибок нечётна :

${\displaystyle \operatorname {erf} \,(-x)=-\operatorname {erf} \,x.}$

• Для любого комплексного ${\displaystyle x}$ выполняется

${\displaystyle \operatorname {erf} \,{\bar {x}}={\overline {\operatorname {erf} \,x}}}$

где черта обозначает комплексное сопряжение числа ${\displaystyle x}$ .

• Функция ошибок не может быть представлена через элементарные функции , но, разлагая интегрируемое выражение в ряд Тейлора и интегрируя почленно, мы можем получить её представление в виде ряда:

${\displaystyle \operatorname {erf} \,x={\frac {2}{\sqrt {\pi }}}\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {(-1)^{n}x^{2n+1}}{n!(2n+1)}}={\frac {2}{\sqrt {\pi }}}\left(x-{\frac {x^{3}}{3}}+{\frac {x^{5}}{10}}-{\frac {x^{7}}{42}}+{\frac {x^{9}}{216}}-\ \cdots \right)}$

Это равенство выполняется (и ряд сходится) как для любого вещественного ${\displaystyle x}$ , так и на всей комплексной плоскости , согласно признаку Д’Аламбера . Последовательность знаменателей образует последовательность в OEIS .

• Для итеративного вычисления элементов ряда полезно представить его в альтернативном виде:

${\displaystyle \operatorname {erf} \,x={\frac {2}{\sqrt {\pi }}}\sum _{n=0}^{\infty }\left(x\prod _{i=1}^{n}{\frac {-(2i-1)x^{2}}{i(2i+1)}}\right)={\frac {2}{\sqrt {\pi }}}\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {x}{2n+1}}\prod _{i=1}^{n}{\frac {-x^{2}}{i}}}$

поскольку ${\displaystyle {\frac {-(2i-1)x^{2}}{i(2i+1)}}}$ — сомножитель, превращающий ${\displaystyle i}$ -й член ряда в ${\displaystyle (i+1)}$ -й, считая первым членом ${\displaystyle x}$ .

• Функция ошибок на бесконечности равна единице; однако это справедливо только при приближении к бесконечности по вещественной оси, так как:

• При рассмотрении функции ошибок в комплексной плоскости точка ${\displaystyle z=\infty }$ будет для неё существенно особой.

• Производная функции ошибок выводится непосредственно из определения функции; она равна удвоенной функции Гаусса с медианой μ = 0 и стандартным отклонением σ = 1 ⁄ √ 2 :

${\displaystyle {\frac {d}{dx}}\,\operatorname {erf} \,x={\frac {2}{\sqrt {\pi }}}\,e^{-x^{2}}.}$

• Первообразная функции ошибок, получаемая способом интегрирования по частям :

${\displaystyle \int \operatorname {erf} x\,dx=x\operatorname {erf} \,x+{\frac {e^{-x^{2}}}{\sqrt {\pi }}}+C.}$

• Обратная функция ошибок представляет собой ряд

${\displaystyle \operatorname {erf} ^{-1}\,x=\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {c_{k}}{2k+1}}\left({\frac {\sqrt {\pi }}{2}}x\right)^{2k+1},}$

где c ₀ = 1 и

${\displaystyle c_{k}=\sum _{m=0}^{k-1}{\frac {c_{m}c_{k-1-m}}{(m+1)(2m+1)}}=\left\{1,1,{\frac {7}{6}},{\frac {127}{90}},\ldots \right\}.}$

Поэтому ряд можно представить в следующем виде (заметим, что дроби сокращены):

${\displaystyle \operatorname {erf} ^{-1}\,x={\frac {1}{2}}{\sqrt {\pi }}\left(x+{\frac {\pi x^{3}}{12}}+{\frac {7\pi ^{2}x^{5}}{480}}+{\frac {127\pi ^{3}x^{7}}{40320}}+{\frac {4369\pi ^{4}x^{9}}{5806080}}+{\frac {34807\pi ^{5}x^{11}}{182476800}}+\dots \right).}$

Последовательности числителей и знаменателей после сокращения — и в OEIS; последовательность числителей до сокращения — в OEIS.

Применение

Если набор случайных величин подчиняется нормальному распределению со стандартным отклонением ${\displaystyle \sigma }$ , то вероятность, что величина отклонится от среднего не более чем на ${\displaystyle a}$ , равна ${\displaystyle \operatorname {erf} \,{\frac {a}{\sigma {\sqrt {2}}}}}$ .

Функция ошибок и дополнительная функция ошибок встречаются в решении некоторых дифференциальных уравнений, например, уравнения теплопроводности с начальными условиями, описываемыми функцией Хевисайда («ступенькой»).

В системах цифровой оптической коммуникации, вероятность ошибки на бит также выражается формулой, использующей функцию ошибок.

Асимптотическое разложение

При больших ${\displaystyle x}$ полезно асимптотическое разложение для дополнительной функции ошибок:

${\displaystyle \operatorname {erfc} \,x={\frac {e^{-x^{2}}}{x{\sqrt {\pi }}}}\left[1+\sum _{n=1}^{\infty }(-1)^{n}{\frac {1\cdot 3\cdot 5\cdots (2n-1)}{(2x^{2})^{n}}}\right]={\frac {e^{-x^{2}}}{x{\sqrt {\pi }}}}\sum _{n=0}^{\infty }(-1)^{n}{\frac {(2n)!}{n!(2x)^{2n}}}.}$

Хотя для любого конечного ${\displaystyle x}$ этот ряд расходится, на практике первых нескольких членов достаточно для вычисления ${\displaystyle \operatorname {erfc} \,x}$ с хорошей точностью, в то время как ряд Тейлора сходится очень медленно.

Другое приближение даётся формулой

${\displaystyle (\operatorname {erf} x)^{2}\approx 1-\exp \left(-x^{2}{\frac {4/\pi +ax^{2}}{1+ax^{2}}}\right),}$

где

${\displaystyle a={\frac {8}{3\pi }}{\frac {\pi -3}{4-\pi }}.}$

Аппроксимации

Аппроксимация дополнительной функции ошибок, имеющая относительную погрешность в пределах 1.2×10 ^-7 , реализована в :

${\displaystyle \operatorname {erfc} x\approx t\operatorname {exp} (-x^{2}-1.26551223+1.00002368t+0.37409196t^{2}+0.09678418t^{3}-0.18628806t^{4}+0.27886807t^{5}-1.13520398t^{6}+1.48851587t^{7}-0.82215223t^{8}),}$

где ${\displaystyle t=1/(1+|x|/2),}$ при ${\displaystyle x>0}$ , и ${\displaystyle \operatorname {erfc} x=2-\operatorname {erfc} |x|}$ при ${\displaystyle x<0}$ . При ${\displaystyle 0\leq x\lesssim 5\times 10^{-8}}$ эта формула даёт недопустимые значения выше единицы, поэтому её нельзя использовать для оценки функции ${\displaystyle \operatorname {erf} \,x\equiv 1-\operatorname {erfc} \,x}$ при малых x .

Аппроксимация функции ошибок даётся формулой

${\displaystyle \operatorname {erf} x\approx \operatorname {sign} x\left[1-\operatorname {exp} \left(-x^{2}{\frac {4/|x|+ax^{2}}{1+ax^{2}}}\right)\right]^{1/2},}$

где ${\displaystyle a=0.147}$ . Относительная погрешность этой аппроксимации не превосходит ${\displaystyle 1.3\times 10^{-4}}$ , а обратная к ней функция выражается аналитически :

${\displaystyle \operatorname {erf} ^{-1}x\approx \operatorname {sign} x\,\left[-{\frac {2}{a\pi }}-{\frac {\operatorname {ln} (1-x^{2})}{2}}+{\sqrt {\left({\frac {2}{a\pi }}+{\frac {\operatorname {ln} (1-x^{2})}{2}}\right)^{2}-{\frac {\operatorname {ln} (1-x^{2})}{a}}}}\right]^{1/2}.}$

Относительная погрешность последней формулы лежит в пределах до 0.002 для всех ненулевых значений ${\displaystyle x\in (-1,1)}$ .

Родственные функции

С точностью до масштаба и сдвига, функция ошибок совпадает с функцией Лапласа — функцией нормального интегрального распределения с математическим ожиданием 0 и дисперсией 1, обозначаемой ${\displaystyle \Phi (x)}$

${\displaystyle \Phi (x)={\frac {1}{2{\sqrt {\pi }}}}\int \limits _{0}^{x}e^{-t^{2}/2}\,\mathrm {d} t={\frac {1}{2}}{\biggl (}1+\operatorname {erf} \,{\frac {x}{\sqrt {2}}}{\biggl )}.}$

Обратная функция к ${\displaystyle \Phi }$ , известная как , иногда обозначается ${\displaystyle \operatorname {probit} }$ и выражается через нормальную функцию ошибок как

${\displaystyle \operatorname {probit} \,p=\Phi ^{-1}(p)={\sqrt {2}}\,\operatorname {erf} ^{-1}(2p-1).}$

Нормальное интегральное распределение чаще применяется в теории вероятностей и математической статистике, в то время как функция ошибок чаще применяется в других разделах математики.

Функция ошибок является частным случаем функции Миттаг-Леффлера , а также может быть представлена как вырожденная гипергеометрическая функция ( ):

${\displaystyle \operatorname {erf} \,x={\frac {2x}{\sqrt {\pi }}}\,_{1}F_{1}\left({\frac {1}{2}},{\frac {3}{2}},-x^{2}\right).}$

Функция ошибок выражается также через интеграл Френеля . В терминах и ,

${\displaystyle \operatorname {erf} \,x=\operatorname {sign} \,x\,P\left({\frac {1}{2}},x^{2}\right)={\operatorname {sign} \,x \over {\sqrt {\pi }}}\gamma \left({\frac {1}{2}},x^{2}\right).}$

Обобщённые функции ошибок

Некоторые авторы обсуждают более общие функции

${\displaystyle E_{n}(x)={\frac {n!}{\sqrt {\pi }}}\int \limits _{0}^{x}e^{-t^{n}}\,\mathrm {d} t={\frac {n!}{\sqrt {\pi }}}\sum _{p=0}^{\infty }(-1)^{p}{\frac {x^{np+1}}{(np+1)p!}}\,.}$

Примечательными частными случаями являются:

• ${\displaystyle E_{0}(x)}$ — прямая линия, проходящая через начало координат: ${\displaystyle E_{0}(x)={\frac {x}{e{\sqrt {\pi }}}}}$
• ${\displaystyle E_{2}(x)}$ — функция ошибок ${\displaystyle \operatorname {erf} \,x}$ .

После деления на ${\displaystyle n!}$ все ${\displaystyle E_{n}}$ с нечётными ${\displaystyle n}$ выглядят похоже (но не идентично), это же можно сказать про ${\displaystyle E_{n}}$ с чётными ${\displaystyle n}$ . Все обобщённые функции ошибок с ${\displaystyle n>0}$ выглядят похоже на полуоси ${\displaystyle x>0}$ .

На полуоси ${\displaystyle x>0}$ все обобщённые функции могут быть выражены через гамма-функцию :

${\displaystyle E_{n}(x)={\frac {\Gamma (n)\left(\Gamma \left({\frac {1}{n}}\right)-\Gamma \left({\frac {1}{n}},x^{n}\right)\right)}{\sqrt {\pi }}},\quad \quad x>0}$

Следовательно, мы можем выразить функцию ошибок через гамма-функцию:

${\displaystyle \operatorname {erf} \,x=1-{\frac {\Gamma \left({\frac {1}{2}},x^{2}\right)}{\sqrt {\pi }}}}$

Повторные интегралы дополнительной функции ошибок

Повторные интегралы ${\displaystyle \operatorname {I^{n}erfc} }$ дополнительной функции ошибок определяются как

${\displaystyle \operatorname {I^{0}erfc} \,z=\operatorname {erfc} \,z}$ ,

${\displaystyle \operatorname {I^{n}erfc} \,z=\int \limits _{z}^{\infty }\operatorname {I^{n-1}erfc} \,\zeta \,d\zeta ,}$ для ${\displaystyle n>0}$ .

Их можно разложить в ряд:

${\displaystyle \operatorname {I^{n}erfc} \,z=\sum _{j=0}^{\infty }{\frac {(-z)^{j}}{2^{n-j}j!\,\Gamma \left(1+{\frac {n-j}{2}}\right)}}\,,}$

откуда следуют свойства симметрии

${\displaystyle \operatorname {I^{2m}erfc} \,(-z)=-\operatorname {I^{2m}erfc} \,z+\sum _{q=0}^{m}{\frac {z^{2q}}{2^{2(m-q)-1}(2q)!(m-q)!}}}$

и

${\displaystyle \operatorname {I^{2m+1}erfc} \,(-z)=\operatorname {I^{2m+1}erfc} \,z+\sum _{q=0}^{m}{\frac {z^{2q+1}}{2^{2(m-q)-1}(2q+1)!(m-q)!}}\,.}$

Реализации

В стандарте языка Си (ISO/IEC 9899:1999, пункт 7.12.8) предусмотрены функция ошибок ${\displaystyle \operatorname {erf} }$ и дополнительная функция ошибок ${\displaystyle \operatorname {erfc} }$ . Функции объявлены в заголовочных файлах math.h (для Си ) или cmath (для C++ ). Там же объявлены пары функций erff() , erfcf() и erfl() , erfcl() . Первая пара получает и возвращает значения типа float , а вторая — значения типа long double . Соответствующие функции также в библиотеке Math проекта « Boost ».

В языке Java стандартная библиотека математических функций не содержит функцию ошибок. Класс Erf можно найти в пакете org.apache.commons.math.special из не стандартной библиотеки, поставляемой Apache Software Foundation .

Системы компьютерной алгебры Maple , Matlab , Mathematica и Maxima содержат обычную и дополнительную функции ошибок, а также обратные к ним функции.

В языке Python функция ошибок доступна из стандартной библиотеки math , начиная с версии 2.7. Также функция ошибок, дополнительная функция ошибок и многие другие специальные функции определены в модуле Special проекта SciPy .

В языке Erlang функция ошибок и дополнительная функция ошибок доступны из стандартного модуля math .

В Excel функция ошибок представлена, как ФОШ и ФОШ.ТОЧН

См. также

• Функция Гаусса
• Функция Доусона
• Гауссов интеграл

Примечания

Литература

• Press, William H.; Teukolsky, Saul A.; Vetterling, William T.; Flannery, Brian P. (2007), , Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing (3rd ed.), New York: Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-88068-8
• Milton Abramowitz and Irene A. Stegun, eds. . — New York: Dover, 1972. — Т. 7.
• Nikolai G. Lehtinen. (неопр.) (апрель 2010). Дата обращения: 25 мая 2019.

Ссылки