**Python erfc函數(shù)及其應(yīng)用**

erfc函數(shù)是數(shù)學(xué)中的一個(gè)特殊函數(shù)，表示互補(bǔ)誤差函數(shù)。在Python中，我們可以使用math庫中的erfc函數(shù)來計(jì)算互補(bǔ)誤差函數(shù)的值。erfc(x)函數(shù)的定義如下：

`python

import math

y = math.erfc(x)

其中，x是輸入的參數(shù)，y是計(jì)算得到的互補(bǔ)誤差函數(shù)的值?；パa(bǔ)誤差函數(shù)在統(tǒng)計(jì)學(xué)和工程學(xué)中有廣泛的應(yīng)用，特別是在概率論和信號處理領(lǐng)域。

**互補(bǔ)誤差函數(shù)的定義**

互補(bǔ)誤差函數(shù)erfc(x)定義為：

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