Функция обратной ошибки
erfinv( возвращает функцию обратной ошибки, вычисленную для каждого элемента x)x. Для входов вне интервала [-1 1], erfinv прибыль NaN.
erfinv(0.25)
ans = 0.2253
Для входов снаружи [-1,1], erfinv прибыль NaN. Для -1 и 1, erfinv прибыль -Inf и Infсоответственно.
erfinv([-2 -1 1 2])
ans = 1×4
NaN -Inf Inf NaN
Найдите обратную функцию ошибки элементов матрицы.
M = [0 -0.5; 0.9 -0.2]; erfinv(M)
ans = 2×2
0 -0.4769
1.1631 -0.1791
Постройте график функции обратной ошибки для -1 < x < 1.
x = -1:0.01:1; y = erfinv(x); plot(x,y) grid on xlabel('x') ylabel('erfinv(x)') title('Inverse Error Function for -1 < x < 1')
Генерация гауссовых распределенных случайных чисел с использованием равномерно распределенных случайных чисел. Чтобы преобразовать равномерно распределенное случайное число в гауссово распределенное случайное число , используйте преобразование
x).
Обратите внимание, что x имеет форму -1 + 2*rand(1,10000), можно повысить точность с помощью erfcinv вместо erfinv. Дополнительные сведения см. в разделе Советы.
Создать 10 000 равномерно распределенных случайных чисел на интервале [-1,1]. Преобразуйте их в гауссовы распределённые случайные числа. Показать, что числа следуют форме гауссова распределения с помощью графика гистограммы.
rng('default')
x = -1 + 2*rand(1,10000);
y = sqrt(2)*erfinv(x);
h = histogram(y);
Для выражений формы erfinv(1-x), используйте функцию комплементарной обратной ошибки erfcinv вместо этого. Эта замена сохраняет точность. Когда x близок к 1, то 1 - x является небольшим числом и может быть округлено до 0. Вместо этого замените erfinv(1-x) с erfcinv(x).