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利用 sympy 进行符号求解:
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from sympy import integrate, symbols
from sympy import exp
x = symbols('x')
integrate(exp(-x**2))
求解结果:
sqrt(pi)*erf(x)/2,
其中 erf(x) 不是一个初等函数, 百度一下了解更多.
Python math 库提供许多对浮点数的数学运算函数,math模块不支持复数运算,若需计算复数,可使用cmath模块(本文不赘述)。
使用dir函数,查看math库中包含的所有内容:
1) math.pi # 圆周率π
2) math.e #自然对数底数
3) math.inf #正无穷大∞,-math.inf #负无穷大-∞
4) math.nan #非浮点数标记,NaN(not a number)
1) math.fabs(x) #表示X值的绝对值
2) math.fmod(x,y) #表示x/y的余数,结果为浮点数
3) math.fsum([x,y,z]) #对括号内每个元素求和,其值为浮点数
4) math.ceil(x) #向上取整,返回不小于x的最小整数
5)math.floor(x) #向下取整,返回不大于x的最大整数
6) math.factorial(x) #表示X的阶乘,其中X值必须为整型,否则报错
7) math.gcd(a,b) #表示a,b的最大公约数
8) math.frexp(x) #x = i *2^j,返回(i,j)
9) math.ldexp(x,i) #返回x*2^i的运算值,为math.frexp(x)函数的反运算
10) math.modf(x) #表示x的小数和整数部分
11) math.trunc(x) #表示x值的整数部分
12) math.copysign(x,y) #表示用数值y的正负号,替换x值的正负号
13) math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y) #表示a,b的相似性,真值返回True,否则False;rel_tol是相对公差:表示a,b之间允许的最大差值,abs_tol是最小绝对公差,对比较接近于0有用,abs_tol必须至少为0。
14) math.isfinite(x) #表示当x不为无穷大时,返回True,否则返回False
15) math.isinf(x) #当x为±∞时,返回True,否则返回False
16) math.isnan(x) #当x是NaN,返回True,否则返回False
1) math.pow(x,y) #表示x的y次幂
2) math.exp(x) #表示e的x次幂
3) math.expm1(x) #表示e的x次幂减1
4) math.sqrt(x) #表示x的平方根
5) math.log(x,base) #表示x的对数值,仅输入x值时,表示ln(x)函数
6) math.log1p(x) #表示1+x的自然对数值
7) math.log2(x) #表示以2为底的x对数值
8) math.log10(x) #表示以10为底的x的对数值
1) math.degrees(x) #表示弧度值转角度值
2) math.radians(x) #表示角度值转弧度值
3) math.hypot(x,y) #表示(x,y)坐标到原点(0,0)的距离
4) math.sin(x) #表示x的正弦函数值
5) math.cos(x) #表示x的余弦函数值
6) math.tan(x) #表示x的正切函数值
7)math.asin(x) #表示x的反正弦函数值
8) math.acos(x) #表示x的反余弦函数值
9) math.atan(x) #表示x的反正切函数值
10) math.atan2(y,x) #表示y/x的反正切函数值
11) math.sinh(x) #表示x的双曲正弦函数值
12) math.cosh(x) #表示x的双曲余弦函数值
13) math.tanh(x) #表示x的双曲正切函数值
14) math.asinh(x) #表示x的反双曲正弦函数值
15) math.acosh(x) #表示x的反双曲余弦函数值
16) math.atanh(x) #表示x的反双曲正切函数值
1)math.erf(x) #高斯误差函数
2) math.erfc(x) #余补高斯误差函数
3) math.gamma(x) #伽马函数(欧拉第二积分函数)
4) math.lgamma(x) #伽马函数的自然对数
误差函数。
在数学中,误差函数(也称之为高斯误差函数,error function or Gauss error function)是一个非基本函数(即不是初等函数),其在概率论、统计学以及偏微分方程和半导体物理中都有广泛的应用。
1、erf 是误差函数, erfc是误差互补函数,erf + erfc = 1 。
2、erf(α)=(2/根号下派)*(exp(-z方)对z积分,积分下限是0,上限是α),误差函数从形式上很像正态分布的分布函数Φ(x),是对一个形如正态分布的概率密度函数做变上限积分的结果;
3、erfc(互补误差函数):erfc(α)=(2/根号下π)*(exp(-z方)对z积分,从α积到正无穷大);
扩展资料:
高斯函数的不定积分是误差函数。在自然科学、社会科学、数学以及工程学等领域都有高斯函数的身影,这方面的例子包括:
1、在统计学与机率论中,高斯函数是常态分布的密度函数,根据中心极限定理它是复杂总和的有限机率分布。
2、高斯函数是量子谐振子基态的波函数。
3、计算化学中所用的分子轨道是名为高斯轨道的高斯函数的线性组合(参见量子化学中的基组)。
在数学领域,高斯函数在厄尔米特多项式的定义中起著重要作用。高斯函数与量子场论中的真空态相关。在光学以及微波系统中有高斯波束的应用。高斯函数在图像处理中用作预平滑核。
参考资料:百度百科-误差函数
erf 是误差函数, erfc是误差互补函数,erf + erfc = 1 。
erf(α)=(2/根号下派)*(exp(-z方)对z积分,积分下限是0,上限是α),误差函数从形式上很像正态分布的分布函数Φ(x),是对一个形如正态分布的概率密度函数做变上限积分的结果;
erfc(互补误差函数):erfc(α)=(2/根号下π)*(exp(-z方)对z积分,从α积到正无穷大);
可以看出erf(α)+erfc(α)=1,这也是“互补”二字的由来。
erf函数表达式是:erf(α)=(2/根号下派)*(exp(-z方)对z积分,积分下限是0,上限是α)。
误差函数从形式上很像正态分布的分布函数Φ(x),是对一个形如正态分布的概率密度函数做变上限积分的结果。误差函数是一个非基本函数,其在概率论、统计学以及偏微分方程和半导体物理中都有广泛的应用。
应用
1、在统计学与机率论中,高斯函数是常态分布的密度函数,根据中心极限定理它是复杂总和的有限机率分布。
2、计算化学中所用的分子轨道是名为高斯轨道的高斯函数的线性组合(参见量子化学中的基组)。
3、在数学领域,高斯函数在厄尔米特多项式的定义中起著重要作用。
4、高斯函数与量子场论中的真空态相关。
一般都是已知erf让你求β的,就先确定已知数在哪一行,然后根据二分法具体确定数值。
比如erf是0.78,在表上可以看出,是在0.8那行,6和7列的中间某个数,然后用二分法具体确定一下列是多少,将得到的数除以100(因为它表示的是小数点后第二位的数),得到0.068,然后读数就是0.8(行)+0.068(列)=0.868。
扩展资料
误差函数erf(β)的应用:
高斯函数的不定积分是误差函数。在自然科学、社会科学、数学以及工程学等领域都有高斯函数的身影,这方面的例子包括:
在统计学与机率论中,高斯函数是常态分布的密度函数,根据中心极限定理它是复杂总和的有限机率分布。
高斯函数是量子谐振子基态的波函数。
计算化学中所用的分子轨道是名为高斯轨道的高斯函数的线性组合(参见量子化学中的基组)。
在数学领域,高斯函数在厄尔米特多项式的定义中起著重要作用。
高斯函数与量子场论中的真空态相关。
在光学以及微波系统中有高斯波束的应用。
高斯函数在图像处理中用作预平滑核。
参考资料来源:百度百科-误差函数