표준편차가 이고 평균이 인 정규분포 또는 가우스 분포의 누적 분포 함수(CDF)는 다음과 같습니다.
계산의 정확도를 높이기 위해 식을 erfc에 대해 다시 작성할 수 있습니다. 자세한 내용은 팁 항목을 참조하십시오.
이고 인 정규분포의 CDF를 플로팅합니다.
x = -3:0.1:3;
y = (1/2)*(1+erf(x/sqrt(2)));
plot(x,y)
grid on
title('CDF of normal distribution with \mu = 0 and \sigma = 1')
xlabel('x')
ylabel('CDF')
열 계수가 인 물질에 대해 초기 조건이 인 경우 이고 다른 경우 이면 열 방정식의 해는 다음과 같습니다.
k = 2, a = 5, b = 1에 대해 시간 t = 0.1, 5, 100에 열 방정식의 해를 플로팅합니다.
x = -4:0.01:6;
t = [0.1 5 100];
a = 5;
k = 2;
b = 1;
figure(1)
hold onfor i = 1:3
u(i,:) = (a/2)*(erf((x-b)/sqrt(4*k*t(i))));
plot(x,u(i,:))
end
grid on
xlabel('x')
ylabel('Temperature')
legend('t = 0.1','t = 5','t = 100','Location','best')
title('Temperatures across material at t = 0.1, t = 5, and t = 100')
함수 normcdf (Statistics and Machine Learning Toolbox)를 사용하여 표준 정규 확률 분포를 구할 수도 있습니다. 오차 함수 erf와 normcdf 사이의 관계는 다음과 같습니다.
1 - erf(x) 형식의 표현식에 대해서는 상보 오차 함수 erfc를 대신 사용하십시오. 이렇게 대신 사용하여 정확도를 유지할 수 있습니다. erf(x)가 1에 가까우면 1 - erf(x)는 작은 수가 되며 0으로 버림될 수 있습니다. 1 - erf(x) 대신 erfc(x)를 사용하십시오.
erf 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. GPU에서 이 함수를 실행하려면 입력 데이터를 gpuArray (Parallel Computing Toolbox)로 지정하십시오. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.
이 함수는 분산 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.