% erfz(z) 使用方法返回复数的误差函数% 特定于 Abrahamowitz 和 Stegun 7.1.29

Matlab 提供了函数 erfcx 来计算缩放误差函数。 但是，输入参数必须是实数。 此函数计算复杂输入的 Fadeeva 函数值。 请注意，对于实值 x，W(i*x) = erfcx(x)。 如果算法不收敛，则设置错误标志。 该算法取自 TRANSACTIONS ON MATHEMATICAL SOFTWARE, VOL 中发表的工作。 16，没有。 1、聚丙烯。 47.

这个包包含两个 MATLAB 函数 e=ERF(r) 和 e=ERFZ(z)} 作为 Windows 的 MEX 文件。 ERF 以更快的实现重载了实值数的默认 MATLAB 误差函数。 ERFZ 也增强了 ERF 来评估复数的误差函数。 如果用实数调用，它与 ERF 相同并且同样快。 如果使用复数调用时不需要错误消息，则 ERFZ 可以替换 ERF。 为了与 x86 处理器上的 Windows 以外的操作系统兼容，ERFZ 被例如实现为一个普通的 M 文件，它依赖于 MATLAB 的默认 ERF。 实施细节可在随附的 PDF 手册中找到。

该函数文件通过使用基于 sinc 函数的不完全余弦展开的新采样方法计算复杂误差函数（也称为 Faddeeva 函数）[1, 2]。 外部域由拉普拉斯连分数计算[3]。 该算法的描述在工作[4]中给出。 --------------------- 参考[1] SM Abrarov 和 BM Quine，Appl。 数学。 计算，258 (2015) 425-435。 https://doi.org/10.1016/j.amc.2015.01.072 [2] SM Abrarov 和 BM Quine, J. Math。 研究，7 (2) (2015) 163-174。 https://doi.org/10.5539/jmr.v7n2p163 [3] W. Gautschi，SIAM J. Numer。 分析，7 (1) (1970) 187-198。 https://doi.org/10.1

使用C++编写的互补误差函数。互补误差函数是通信中常使用到的一种函数

机器学习的讲义，主要介绍利用矩阵和最大似然估计推导最小均方误差函数。

采用c++语言编写的误差函数erfc，可以直接调用该函数算不同x值下的误差函数值

本文实例为大家分享了python实现ANN的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.简要介绍神经网络 神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络。它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做做出的反应。神经网络的最基本的成分是神经元模型，也就是最简单的神经元模型。 “M-P模型” 如上图所示，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些信号通过带权重的链接进行传递。神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出 激活函数： 理想的激活函数应该是阶跃函数，也就是它能够将输入值映射成为输出值0或1。其中“0”代表神经元抑制，“1

误差函数和均方误差 误差函数 均方误差

此程序是目前MATLAB中求解误差函数的通用算法