python erfc函数

**Python erfc函数及其应用**

erfc函数是数学中的一个特殊函数，表示互补误差函数。在Python中，我们可以使用math库中的erfc函数来计算互补误差函数的值。erfc(x)函数的定义如下：

`python

import math

y = math.erfc(x)

其中，x是输入的参数，y是计算得到的互补误差函数的值。互补误差函数在统计学和工程学中有广泛的应用，特别是在概率论和信号处理领域。

**互补误差函数的定义**

互补误差函数erfc(x)定义为：

![erfc](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0e0e8e4f8b1b4d5e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e8c7c5d1e0e6e4f2e