推测一下下述代码在高斯烟团模型的应用： def gaussnmdl_ins(qt, t, tr, Umean, hs, sigmax, sigmay, sigmaz, x, y, z, inverse, hi=10e50): Gy = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmay) * np.exp(-0.5 * (y / sigmay) ** 2) if inverse == 0: Gz = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) else: GZ = 0 for ii in range(1, 6): GZ = GZ + np.exp(-0.5 * ((z - 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z + 2 * ii * hi - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z - 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp( -0.5 * ((z + 2 * ii * hi + hs) / sigmaz) ** 2) Gz = GZ + 1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigmaz) * ( np.exp(-0.5 * ((z - hs) / sigmaz) ** 2) + np.exp(-0.5 * ((z + hs) / sigmaz) ** 2)) dist = qt / Umean * Gy * Gz if t <= tr: c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) else: c = dist / 2 * ( erf((x - Umean * (t - tr)) / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) return c 其中x, y = np.meshgrid(Xx, Yy)，Xx、Yy都为np.linspace(-1500, 1500，1500) 若将网格划分为np.linspace(-1500, 1500，1500)会对结果产生什么影响？

将网格划分为np.linspace(-1500, 1500，1500)会影响结果的精度。具体来说，如果将网格划分得更细，即使用更多的点来表示空间中的坐标，那么计算的结果将更加精确。反之，如果将网格划分得不够细，即使用较少的点来表示空间中的坐标，那么计算的结果将不够精确。这是因为在计算高斯函数时，需要对空间中的每个点进行计算，如果点的数量不够多，那么计算结果将只是空间中一部分点的平均值，无法准确反映整个空间的特征。