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🛠️ 辛普森法則計算機

專業免費的 辛普森法則計算機。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)
2.666667 ≈ ∫ f(x) dx
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...

什麼是辛普森法則?

辛普森法則(Simpson's Rule)是一種數值積分方法,做法是每取三個點配出一條拋物線,藉此逼近曲線下方的面積。對於平滑函數而言,它遠比梯形法則精準,因為拋物線能描繪出曲線的彎曲程度,而不只是用直線段去硬湊。本計算機採用複合辛普森 1/3 法則,可在區間 [a, b] 上計算任意單變數函數 f(x) 的積分值。

計算機使用說明

輸入函數時請以 x 作為變數,例如 x^2、sin(x) 或 exp(-x)*cos(x)。支援的運算子有 + − * / ^,可用函數包括 sin、cos、tan、exp、ln、log、sqrt 與 abs(角度一律以弧度計算)。接著設定下限 a、上限 b,以及子區間數 n。由於本方法是把每兩個區間配成一條拋物線,所以 n 必須是偶數;若你輸入奇數,系統會自動向上進位為偶數。

公式解析

整個區間會被切成 n 等份,每份寬度為 Δ x = (b - a)/n,得到取樣點 x_0、x_1、…、x_n。兩端點 f_0 與 f_n 的權重為 1,奇數索引的內部點權重為 4,偶數索引的內部點權重為 2。將加權後的總和乘上 Δ x/3,即為積分的估計值。

\int_{a}^{b} f(x) dx ≈ ((h) ÷ (3))≤ft[ f(x_0) + 4\!\!\sum_{i odd}\!\! f(x_i) + 2\!\!\sum_{i even}\!\! f(x_i) + f(x_n) \right]
where ≤ft{ \begin{aligned} f(x) &= Function f(x) \\ a &= Lower limit, b = Upper limit \\ n &= Subintervals (even) \\ h &= ((b - a) ÷ (n)), x_i = a + i h \end{aligned} \right.

實例演算

以 n = 4 計算 f(x) = x^2 從 0 到 2 的積分。此時 Δ x = 0.5,取樣點為 0、0.5、1、1.5、2,對應的函數值為 0、0.25、1、2.25、4。奇數索引總和 = 0.25 + 2.25 = 2.5;偶數索引總和 = 1。結果 = (0.5/3)·[0 + 4(2.5) + 2(1) + 4] = (0.5/3)· 16 = 2.6667,與精確值 8/3 完全吻合。

\int_{0}^{2} x^2 dx ≈ ((0.5) ÷ (3))≤ft[ 0 + 4(2.5) + 2(1) + 4 \right] = ((0.5) ÷ (3))· 16 = 2.6667

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 n 一定要是偶數?
每一條拋物線都橫跨兩個子區間,因此區間總數必須能被 2 整除。
精準度如何?
誤差會隨 \(\Delta x\) 的四次方縮小,因此對平滑函數而言,把 \(n\) 加倍大約能讓誤差減少到原本的 1/16。對三次多項式來說,辛普森法則甚至能算出完全精確的結果。
角度該怎麼處理?
三角函數使用弧度,所以如果你手上是角度(度),請先換算成弧度再輸入。