c = dist / 2 * (erf(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2)))) 报错：numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend) Untyped global name 'erf': Cannot determine Numba type of <class 'numpy.ufunc'>

这个错误提示是因为Numba无法确定`erf`的类型。`erf`是一个由NumPy提供的函数，不是一个Numba支持的函数。

为了解决这个问题，你需要使用NumPy中的`erf`函数的Numba版本。你可以在导入Numba时使用`from numba import erf`来导入这个函数，或者使用`@numba.vectorize`来定义一个自定义的Numba版本的`erf`函数。

以下是使用自定义Numba版本的`erf`函数的示例代码：

import numpy as np
from numba import jit, vectorize

@vectorize
def erf_numba(x):
    return (2.0 / np.sqrt(np.pi)) * np.exp(-x**2)

@jit(nopython=True)
def calculate_c(dist, x, sigmax, Umean, t):
    c = dist / 2 * (erf_numba(x / (sigmax * np.sqrt(2))) - erf_numba((x - Umean * t) / (sigmax * np.sqrt(2))))
    return c

# example usage
dist = 1.0
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
sigmax = 0.5
Umean = 0.2
t = 0.1
c = calculate_c(dist, x, sigmax, Umean, t)
print(c)

在这个示例中，我们首先使用`@vectorize`定义了一个向量化的Numba版本的`erf`函数`erf_numba`，然后在`calculate_c`函数中使用这个函数来计算`c`。最后，我们使用`jit`修饰器来加速代码。