测试的大数据量场景已2T为例进行介绍如下:
（1）数据抽样验证：由于数据量非常大，可以采用数据抽样的方式进行验证。从数据集中随机抽取一小部分数据进行测试和验证，以此来推断整个数据集的正确性。
（2）并行计算验证：可以采用并行计算的方式进行验证，将数据集分成多个部分进行计算，然后将结果汇总。这样可以大大缩短计算时间，提高计算效率。
（3）数据库数值计算的验证：需要对数据库数值计算的正确性进行验证，包括数值计算的精度、精确度和误差等。
（4）数据比对验证：可以将函数计算的结果与其他来源的数据进行比对，包括原始数据和其他的数据处理过程。如果结果一致，则说明函数计算的结果正确。
（5）数据测试验证：可以对函数进行全面的测试，包括单元测试、集成测试和系统测试等，以确保函数的正确性和稳定性。
（6）数据质量监控验证：需要对数据质量进行监控和审计，及时发现和解决数据异常和错误，确保数据的准确性和一致性。
综上所述，验证函数数值计算的数据正确性需要采用多种方法和技术，需要从数据抽样、并行计算、数据比对、数据测试、数据质量监控等多个方面进行验证和检测。同时，也需要对函数的计算规则和计算结果进行充分的理解和分析，从而确保函数数值计算的数据正确性。