在線即時計算器 · 純前端本地秒算 · 零數據上傳

📚 Gauss Quadrature Nodes Weights 計算機

專業免費的 Gauss 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)
20 legendre quadrature
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...

這個計算器能做什麼

本工具可計算古典高斯求積(Gaussian quadrature)法則的節點(橫座標 x_i)與權重 w_i。有了這些數值,你就能把帶權積分近似成有限的加權求和;對於標準高斯法則而言,最高可對 2n-1 次多項式做到精確積分。本工具支援的法則包括:Gauss-Legendre、第一類與第二類 Chebyshev、廣義 Laguerre、Hermite、Jacobi 以及 Gauss-Lobatto。

使用方式

先在「種類」中選擇所需的法則,接著設定階數 n(節點個數,範圍 2 到 100);若使用 Laguerre 或 Jacobi,還需輸入指數參數 Alpha 與 Beta(兩者皆須大於 -1)。計算結果會列出每個節點與其對應權重,並顯示權重總和。理論上,權重總和應等於權函數的 0 階矩(Legendre 為 2,Hermite 則為根號 π)。

公式說明

對於具有三項遞迴關係的一族正交多項式,節點即為 n 次多項式的根,而權重則來自對稱三對角 Jacobi 矩陣 J 的特徵向量(即 Golub-Welsch 方法):w_i = \mu_0 (v_{1,i})^2。其中 Chebyshev 法則採用精確的三角函數封閉形式;Legendre 與 Lobatto 對 Legendre 多項式使用牛頓迭代求根;而 Laguerre、Hermite 與 Jacobi 則使用 Jacobi 矩陣特徵值求解。

實例演算

以 n = 2 的 Gauss-Legendre 為例:節點為正負 ((1) ÷ (√(3))) = 0.5773502692,兩個權重皆為 1,因此權重總和為 2。驗證一下:x^2 在 [-1, 1] 上的積分為 ((2) ÷ (3)),而此法則計算得

1·((1) ÷ (3)) + 1·((1) ÷ (3)) = ((2) ÷ (3))
完全吻合。

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)

為什麼權重應該是正的?
對於古典高斯法則,所有權重都嚴格為正;若出現負權重,通常代表發生了數值誤差。
權重總和代表什麼意義?
它等於權函數在區間上的積分(即 0 階矩)。以 Hermite 為例,\(e^{-x^2}\) 在整條實數線上的積分為 \(\sqrt{\pi}\)。
為什麼 Alpha 與 Beta 必須大於 -1?
否則權函數將不可積、各階矩會發散,也就無法構成有效的求積法則。