Funzione Errore Complementare Erfc
In molte applicazioni tecniche, si fa molto uso, al fine di poter valutare le prestazioni di un sistema, di una particolare funzione integrale, chiamata Funzione Errore
∞
2 2
∫ −u
erfc e du≡ℚ 2
“Er
Error
ror F
unction C omplementary”)
Complementare (denotata come erfc di seguito così definita: (o equivalentemente, si fa uso
≝
2
∞ u
1 1
−
∫ 2 erfc().
e du≡ erfc
della funzione integrale Q-function, così invece definita ). Di seguito però visioneremo unicamente di
Q-function ℚ≝ 2
2 2
erfc(),
Dal diagramma di possiamo subito estrapolare importanti proprietà di questa funzione integrale: ;
] [
E' una funzione monotona decrescente, definita tra , ai suoi estremi assume i
−∞ ∞
Funzione Errore Complementare lim erfc lim erfc
=2 =0 erfc
seguenti valori , , mentre per .
0=1
2,0 −∞ ∞ erfc
Per la sua particolare forma, vale anche la seguente relazione: −=2−erfc
fc(x) 1,8 Facciamo un attimo un passo indietro e facciamo un piccola panoramica su alcune proprietà statistiche:
erfc(x)
1,6
er
P Z
{Z≤ }∪{ Z ≤ } =P ≤ ⇒
1 1 2 2
1,4
P Z P Z
≤ Z ≤ =P ≤ ⇒
1 1 2 2
1,2
P P Z≤ Z
Z ≤ = −P ≤ ⇒
1 2 2 1
1,0 [ ] [ ] .
P 1−P Z 1−P Z P P Z Z
Z ≤ = − ⇒ Z ≤ = −P
0,8 1 2 2 1 1 2 1 2
X x x
− − −
0,6 X 1 X 2 X
Z ≝ ≝ ≝
A quest'ultima relazione, applicando le trasformazioni , ,
1 2
2 2 2
0,4
X X X
erfc():
possiamo definire, finalmente, la relazione fondamentale che lega la funzione di probabilità ad
0,2
1
0,0 , la quale, a sua volta, ci permette di pervenire ad un'altra relazione molto
P Z erfc
≝
-3,0 -2,5 -2,0 -1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 2 2
x importante:
x X x X x X x
− − − − − − −
1 X X 2 X X 1 X X 1 X
P ≤ ≝P −P ⇒
2 2 2 2 2 2 2
X X X X X X X
Relazione Fondamentale
x X x x x
− − − − −
1 1
1 X X 2 X 1 X 2 X
P erfc erfc
≤ ≝ −
2 2
2 2 2 2 2
2 2
X X X X X
R
elazione Fondamentale
L'importanza di tale relazione, sta nel fatto che, opportunamente manipolata, ci pe