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ERF函數，全稱為偏差函數，是數學中常用的一種特別函數。在統計學、概率論、物理學等範疇有着廣泛的利用。本文將扼要介紹ERF函數的定義、性質以及怎樣求解。 總結來說，ERF函數是一種在實數域上定義的持續函數，其重要用於打算正態分佈的累積分佈函數。具體地，ERF函數定義為： ERF(x) = (2/√π) ∫(0 to x) e^(-t^2) dt 該積分從0到x，函數為e的負t平方，是一個弗成剖析的積分，平日須要藉助數值方法求解。 ERF函數存在多少個明顯的特點：起首，它是一個偶函數，即ERF(-x) = ERF(x)，這意味着函數在y軸上是對稱的；其次，ERF函數在x=0時值為0，當x趨向於正無窮時，函數值趨向於1。 在求解ERF函數時，常用的方法有數值積分法、泰勒級數開展法跟查找表法。數值積分法是最直接的方法，經由過程數值積分軟件或編程言語（如Python、MATLAB）內置的函數即可求解。泰勒級數開展法則是利用ERF函數在原點的泰勒級數開展式來近似打算。而查找表法則是在已知某些特定點ERF函數值的前提下，經由過程插值法來預算其他點的函數值。 在現實利用中，當須要打算正態分佈的概率時，可能經由過程ERF函數來簡化打算。比方，若要打算正態分佈隨機變量X落在(-∞, a)區間內的概率，可能利用ERF函數表示為： P(X < a) = 0.5 * ERF(a/√2) 這就是ERF函數在概率論中的一個典範利用。 最後，總結一下，ERF函數作為一個在數學、統計學等範疇有着廣泛利用的基本函數，固然其剖析解難以求得，但藉助現代打算東西，我們可能有效地停止數值求解，並在現實成績中發揮其重要感化。