erfcinv

상보 오차 역함수(Inverse Complementary Error Function)

구문

erfcinv(x)

설명

erfcinv(x)는 x의 각 요소에 대한 상보 오차 역함수(Inverse Complementary Error Function)의 값을 반환합니다. 입력값이 구간 [0 2] 외부에 있는 경우, erfcinv는 NaN을 반환합니다. x가 1에 가까운 경우, 정확도를 높이려면 erfinv(1-x)를 포함하는 표현식 대신 erfcinv 함수를 사용하십시오.

예제

상보 오차 역함수(Inverse Complementary Error Function) 구하기

erfcinv(0.3)

ans = 
0.7329

벡터의 요소에 대한 상보 오차 역함수를 구합니다.

V = [-10 0 0.5 1.3 2 Inf];
erfcinv(V)

ans = 1×6

       NaN       Inf    0.4769   -0.2725      -Inf       NaN

행렬의 요소에 대한 상보 오차 역함수를 구합니다.

M = [0.1 1.2; 1 0.9];
erfcinv(M)

ans = 2×2

    1.1631   -0.1791
         0    0.0889

상보 오차 역함수를 사용하여 반올림 오차 방지하기

x가 0에 가까운 경우, erfinv(1-x) 대신 상보 오차 역함수 erfcinv를 사용하여 반올림 오차를 방지할 수 있습니다.

x = 1e-100에 대해 erfcinv(x)를 사용하여 erfinv(1-x)를 계산함으로써 반올림 오차를 방지하는 방법을 보여줍니다. 원래 계산식은 Inf를 반환하지만 erfcinv(x)는 올바른 결과를 반환합니다.

x = 1e-100;
erfinv(1-x)

ans = 
Inf

erfcinv(x)

ans = 
15.0656

입력 인수

x — 입력값

실수 | 실수로 구성된 벡터 | 실수로 구성된 행렬 | 실수로 구성된 다차원 배열

입력값으로, 실수이거나 실수로 구성된 벡터, 행렬, 다차원 배열 중 하나로 지정됩니다. x는 희소 형식일 수 없습니다.

데이터형: single | double

세부 정보

상보 오차 역함수(Inverse Complementary Error Function)

상보 오차 역함수 erfcinv(x)는 다음과 같이 정의됩니다. $$\text{erfcinv}\left(\text{erfc}\left(x\right)\right)=x.$$

팁

• 함수 norminv (Statistics and Machine Learning Toolbox)를 사용하여 역표준 정규 확률 분포를 구할 수도 있습니다. 상보 오차 역함수 erfcinv와 norminv 사이의 관계는 다음과 같습니다.

  $$\text{norminv}(p)=\left(-\sqrt{2}\right)\times \text{erfcinv}(2p).$$

• erfcinv(1-x) 형식의 표현식에 대해서는 오차 역함수 erfinv를 대신 사용하십시오. 이렇게 대신 사용하여 정확도를 유지할 수 있습니다. x가 1에 가까우면 1 - x는 작은 수가 되며 0으로 버림될 수 있습니다. erfcinv(1-x) 대신 erfinv(x)를 사용하십시오.

확장 기능

tall형 배열

메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

erfcinv 함수는 tall형 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

C/C++ 코드 생성

MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 엄격한 단정밀도 계산은 지원되지 않습니다. 생성된 코드에서, 단정밀도 입력값은 단정밀도 출력값을 생성합니다. 그러나 함수 내의 변수는 배정밀도일 수 있습니다.

스레드 기반 환경

MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

erfcinv 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.

분산 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다.

이 함수는 분산 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

erf | erfc | erfcx | erfinv