相補誤差関数と虚数誤差関数の表示
相補誤差関数と虚数誤差関数の表示
(1)相補誤差関数
\[ erfc(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{x}^{\infty}e^{-t^{2}}dt \](2)虚数誤差関数
\[ erfi(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{0}^{x}e^{s^{2}}ds \](1)
\begin{align*} erfc(x) & =1-erf(x)\\ & =\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{0}^{\infty}e^{-t^{2}}dt-\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{0}^{x}e^{-t^{2}}dt\\ & =\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{x}^{\infty}e^{-t^{2}}dt \end{align*}(2)
\begin{align*} erfi(x) & =-ierf(ix)\\ & =-i\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{0}^{ix}e^{-t^{2}}dt\\ & =\frac{2}{\sqrt{\pi}}\int_{0}^{x}e^{s^{2}}ds\cmt{s=-it} \end{align*}
ページ情報
| タイトル | 相補誤差関数と虚数誤差関数の表示 |
| URL | https://www.nomuramath.com/ong5790r/ |
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共分散の基本的性質
\[
Cov(X,aY)=aCov(X,Y)
\]
期待値・分散・共分散などの定義
\[
E(X)=\int_{-\infty}^{\infty}xP(x)dx
\]
相加平均・相乗平均・調和平均・一般化平均の定義
\[
\mu_{A}=\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}x_{k}
\]
相加平均・相乗平均・調和平均の関係
\[
\mu_{H}\left(x_{1},x_{2}\right)=\frac{\mu_{G}^{\;2}\left(x_{1},x_{2}\right)}{\mu_{A}\left(x_{1},x_{2}\right)}
\]