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

这是因为Numba不能对NumPy的erf函数进行类型推断。要解决这个问题，可以使用Numba提供的math库中的erf函数，该函数可以被Numba正确解析和编译。你需要将代码中的erf函数替换为math库中的erf函数，并将其导入到代码中。修改后的代码如下所示：

from numba import jit
from math import erf

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

这样就可以使用Numba对代码进行优化了。