scipy.special.gammainccinv#

scipy.special.gammainccinv(a, y, out=None) = <ufunc 'gammainccinv'>#

正则化的上不完全伽马函数的反函数。

给定输入 \(y\) 在 0 到 1 之间，返回 \(x\) 使得 \(y = Q(a, x)\)。这里 \(Q\) 是正则化的上不完全伽马函数；参见 gammaincc。这是有定义的，因为上不完全伽马函数是单调的，如其在 [dlmf] 中的定义所示。

参数:

a类数组: 正参数
yarray_like: 介于 0 和 1 之间（含）的参数
outndarray, optional: 可选的输出数组，用于存储函数值

返回:

标量或 ndarray: 上不完全伽马函数反函数的值

另请参阅

gammaincc: 正则化上不完全伽马函数
gammainc: 正则化下不完全伽马函数
gammaincinv: 正则化的下不完全伽马函数的反函数

附注

数组 API 标准支持

gammainccinv 对 Python Array API 标准兼容的后端具有实验性支持，除了 NumPy 之外。请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他功能）的组合。

库	CPU	GPU
NumPy	✅	不适用
CuPy	不适用	✅
PyTorch	✅	⛔
JAX	⚠️ 无 JIT	⛔
Dask	✅	不适用

有关更多信息，请参阅对数组 API 标准的支持。

参考文献

[dlmf]

NIST 数学函数数字图书馆 https://dlmf.nist.gov/8.2#E4

示例

>>> import scipy.special as sc

它从无穷大开始，并单调递减到 0。

>>> sc.gammainccinv(0.5, [0, 0.1, 0.5, 1])
array([       inf, 1.35277173, 0.22746821, 0.        ])

它反转了上不完全伽马函数。

>>> a, x = 0.5, [0, 0.1, 0.5, 1]
>>> sc.gammaincc(a, sc.gammainccinv(a, x))
array([0. , 0.1, 0.5, 1. ])

>>> a, x = 0.5, [0, 10, 50]
>>> sc.gammainccinv(a, sc.gammaincc(a, x))
array([ 0., 10., 50.])