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📚 Gauss Legendre Quadrature Nodes Weights 計算機

專業免費的 Gauss Legendre Quadrature Nodes Weights 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)
2 權重總和(應等於 2)
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-勒讓德求積法計算器?

這個工具可在參考區間 [-1, 1] 上計算 n 點高斯-勒讓德求積法的節點(橫坐標)與權重。高斯-勒讓德求積法是一種數值積分方法,它將定積分近似為函數值的加權總和:f(x) 從 -1 到 1 的積分約等於各項 w_i 乘上 f(x_i) 的總和。只要 n 個節點,就能精確積分次數達 2n-1 的任意多項式,因此遠比梯形法、辛普森法(Simpson)等等距節點方法更為準確。

使用方式

選擇階數 n(即節點數,範圍 2 至 100),並可選擇要顯示的有效位數。計算器會回傳一個含 n 列的表格,每列包含一個節點 x_i 及其對應權重 w_i。節點關於 0 對稱,且全部嚴格落在 (-1, 1) 區間內;權重皆為正值,總和恰為 2,也就是該區間的長度。若要在任意區間 [a, b] 上積分,請以 t_i = ((b-a) ÷ (2)) × x_i + ((a+b) ÷ (2)) 對各節點做映射,並將每個權重乘上 ((b-a) ÷ (2))。

公式說明

節點即勒讓德多項式 P_n(x) 的 n 個根,可用 Bonnet 遞迴式建立:P_0=1,P_1=x,且

P_k = (((2k-1) x P_{k-1} - (k-1) P_{k-2}) ÷ (k)).
每個權重為
w_i = ((2) ÷ (≤ft(1 - x_i^{2}\right)≤ft(P_n^{\prime}(x_i)\right)^{2})),
其中導數
P_n^{\prime}(x) = ((n (x P_n(x) - P_{n-1}(x))) ÷ (x^2 - 1)).
求根採用牛頓法,以 x = \cos\!≤ft(((π (i - 0.25)) ÷ (n + 0.5))\right) 作為初始值,通常只需幾次迭代即可收斂。

範例演算(n = 3)

P_3 的根為 x = 0 與 x = ±√(3/5) = ± 0.7745966692。x = 0 處的權重為 ((8) ÷ (9)) = 0.888888889,而 x = ± 0.7745966692 處的權重各為 ((5) ÷ (9)) = 0.555555556。權重總和為

((5) ÷ (9)) + ((8) ÷ (9)) + ((5) ÷ (9)) = 2,
且此 3 點規則可精確積分次數達 5 的多項式。

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)

為什麼權重總和為 2?
將常數函數 \(f(x) = 1\) 在 [-1, 1] 上積分結果為 2,而求積法必須能精確重現常數函數,因此所有權重的總和必定等於區間長度。
計算結果有多準確?
本計算器以雙精度浮點數重建,可提供約 15 位有效數字。若顯示選項要求更多位數,超出部分會四捨五入至雙精度所能表示的範圍。
可精確積分的最高次數是多少?
\(n\) 點規則對所有次數最高達 \(2n-1\) 的多項式都能精確積分。