什麼是 Brzycki 1RM 計算器？
單次最大重量（1RM，one-rep max）指的是某個動作你只能完成一下的最重重量。直接測試 1RM 不但容易受傷，也相當耗費體力，因此許多重訓者會改用次大重量的組數來推算。由 Matt Brzycki 提出的 Brzycki 公式，正是目前最廣為使用的估算方法之一。它會根據你舉起的重量，以及在標準動作下完成的反覆次數，來預測你真正的最大肌力。
使用方法
輸入你在接近力竭時所完成那一組的重量，再輸入這組以標準姿勢完成的反覆次數。計算器會以你輸入的單位（公斤或磅）回傳推算出的 1RM。這個公式在大約 10 下以內的組數最為準確——次數越高，任何 1RM 推算的可信度都會隨之下降。
公式解析
Brzycki 公式為
實際範例
假設你以臥推 100 公斤完成 5 下，代入公式：
Brzycki 代表到一RM百分比表
Brzycki公式将您的一次代表最大值估计为 1RM = 重量 × ((36) ÷ (37 - 代表数))。对于任何给定的组，您举起的重量代表您的1RM的固定百分比，这仅取决于代表的数量。该百分比是乘数的倒数——即 ((37 - 代表数) ÷ (36)) ——而乘数 ((36) ÷ (37 - 代表数)) 是您缩放举起的重量以达到估计最大值的乘数。
| 代表数 | 1RM的百分比 | 乘数 36/(37 − 代表数) |
|---|---|---|
| 1 | 100.0% | 1.000 |
| 2 | 97.2% | 1.029 |
| 3 | 94.4% | 1.059 |
| 4 | 91.7% | 1.091 |
| 5 | 88.9% | 1.125 |
| 6 | 86.1% | 1.161 |
| 7 | 83.3% | 1.200 |
| 8 | 80.6% | 1.241 |
| 9 | 77.8% | 1.286 |
| 10 | 75.0% | 1.333 |
| 11 | 72.2% | 1.385 |
| 12 | 69.4% | 1.440 |
例如，在5次代表时，乘数是 ((36) ÷ (37-5)) = ((36) ÷ (32)) = 1.125，所以5次代表的组以您真实最大值的约88.9%执行。
解读您的1RM估计
您的Brzycki结果是对单次最大举起重量的预测，该重量是从接近或达到失败的较轻组推断出来的。这不是测量的最大值——您在计算中从未实际举起过该重量——因此请将其视为规划数字而不是验证的性能。
在低代表数时可靠性最高。该公式在大约1-10次代表范围内最准确，通常认为在约10次代表以下时最可靠。当代表数向12以上攀升时，准确性迅速下降：肌肉耐力、技术故障和呼吸等因素越来越多地决定您完成的代表数量，这些因素在个体之间的变化远大于最大强度的变化。Brzycki分母 37 - 代表数 在高代表数时也变得敏感，公式在37次代表时未定义，因此应谨慎查看来自非常高代表数组的估计。
Brzycki倾向于在较高的代表数时估计低于Epley。两者在低代表数时密切一致，但随着代表数增加而分散——对于同一组，Epley的 重量 × (1 + 代表数/30) 通常对约6个或更多代表的组返回略高的1RM，而不是Brzycki。比较两者可以给您一个合理的范围，而不是单一点估计。
为获得最有用的结果，请基于清洁、艰难的约2-6次代表组，以良好的形式接近失败。如果您需要用于竞争或精确编程的真实最大值，在适当的监督下进行的实际测试1RM仍然是黄金标准；该估计最好用于设置训练负载、跟踪进度并避免频繁最大尝试的风险。
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
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