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📚 Gauss Hermite Quadrature 計算機

專業免費的 Gauss Hermite Quadrature 計算機。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
1.7724538509 (-∞, ∞) 上的高斯-埃爾米特求積法
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

什麼是高斯-埃爾米特求積法?

高斯-埃爾米特求積法(Gauss-Hermite quadrature)是一種數值積分技巧,專門用來處理整條實數線(從負無窮大到正無窮大)上的積分。它以高斯權函數 e^{-x^{2}} 為核心,對於次數不超過 2n-1 的任意多項式(在去除權函數的意義下)都能得到精確結果。由於這完全是純數學運算,不論在哪個國家或使用哪種單位制,計算規則都完全一致。此方法廣泛應用於物理學、統計學(計算常態分布下的期望值)以及工程領域。

計算器使用說明

首先選擇被積函數的形式。若您要直接輸入整個欲在 (-\infty, \infty) 上積分的完整函數,請選擇 g(x);若您已事先把 e^{-x^{2}} 權函數分離出來,則選擇 f(x)。接著以變數 x 寫出運算式(可使用 exp、log、sqrt、sin、cos、tan、sinh、cosh、abs、pi、e、^ 以及常見的運算符號)。最後設定節點數 n。對於平滑、近似高斯型的被積函數而言,節點越多精度越高;一般常用 8 到 30 之間的數值。

公式解析

本方法會在物理學家版埃爾米特多項式 H_n(x) 的 n 個根 x_i 上計算被積函數值,再搭配權重

w_i = ((2^{n-1} n! √(π)) ÷ (n^{2} [H_{n-1}(x_i)]^{2}))
進行加權求和。在 f 模式下,估計值即為
\int_{-\infty}^{\infty} f(x) dx ≈ \sum_{i=1}^{n} w_i e^{x_i^{2}} f(x_i)
的總和。在 g 模式下,則透過修正權重 W_i = w_i e^{x_i^{2}} 把權函數除回去,得到
\int_{-\infty}^{\infty} e^{-x^{2}} g(x) dx ≈ \sum_{i=1}^{n} w_i g(x_i)
的總和。此處的節點與權重是以數值上相當穩定的 Golub-Welsch 演算法產生,該演算法將它們視為對稱三對角 Jacobi 矩陣的特徵值與特徵向量來求解。

實例演練

以 f 模式為例,取 f(x) = 1、n = 2。此時的兩個節點為 x = ±((1) ÷ (√(2))),權重相等且皆為 w = ((√(π)) ÷ (2)) = 0.8862269255。兩者相加得

0.8862269255 + 0.8862269255 = 1.7724538509
恰好等於 √(π),也就是 e^{-x^{2}} 在整條實數線上積分的真實值。同理,若改用 g 模式,取 g(x) = e^{-x^{2}}、n = 2,修正權重也會還原出相同的結果 1.7724538509。

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

什麼情況下收斂得比較慢?
當被積函數無法用 \(e^{-x^{2}}\) 乘上多項式良好近似時,例如多項式衰減緩慢、具有厚尾(fat tails),或在實軸上存在奇異點的函數。此時可增加 \(n\),或改用其他方法。
g 模式中的 \(e^{x_i^{2}}\) 因子有什麼作用?
它用來抵銷內建的高斯權函數,讓您能直接輸入完整的被積函數。對於外側的節點,這個因子可能變得很大,因此 \(g(x)\) 至少要以 \(e^{-x^{2}}\) 的速度衰減,才能得到理想結果。
這個規則對多項式是精確的嗎?
是的,在 \(f\) 模式下,它能精確積分次數不超過 \(2n-1\) 的任意多項式。