MCP के माध्यम से कनेक्ट करें →

गणना दर्ज करें

सूत्र (फॉर्मूला)

विज्ञापन

परिणाम

लीजेंड्र बहुपद P_n(x) टेबल
P3(x)
101 points computed by Bonnet's recursion
घात n 3
पंक्तियाँ 101
पहला मान P_n(x_0) -1
अंतिम मान P_n(x_last) 1
x P_n(x)
-1 -1
-0.98 -0.88298
-0.96 -0.77184
-0.94 -0.66646
-0.92 -0.56672
-0.9 -0.4725
-0.88 -0.38368
-0.86 -0.30014
-0.84 -0.22176
-0.82 -0.14842
-0.8 -0.08
-0.78 -0.01638
-0.76 0.04256
-0.74 0.09694
-0.72 0.14688
-0.7 0.1925
-0.68 0.23392
-0.66 0.27126
-0.64 0.30464
-0.62 0.33418
-0.6 0.36
-0.58 0.38222
-0.56 0.40096
-0.54 0.41634
-0.52 0.42848
-0.5 0.4375
-0.48 0.44352
-0.46 0.44666
-0.44 0.44704
-0.42 0.44478
-0.4 0.44
-0.38 0.43282
-0.36 0.42336
-0.34 0.41174
-0.32 0.39808
-0.3 0.3825
-0.28 0.36512
-0.26 0.34606
-0.24 0.32544
-0.22 0.30338
-0.2 0.28
-0.18 0.25542
-0.16 0.22976
-0.14 0.20314
-0.12 0.17568
-0.1 0.1475
-0.08 0.11872
-0.06 0.08946
-0.04 0.05984
-0.02 0.02998
0 -0
0.02 -0.02998
0.04 -0.05984
0.06 -0.08946
0.08 -0.11872
0.1 -0.1475
0.12 -0.17568
0.14 -0.20314
0.16 -0.22976
0.18 -0.25542
0.2 -0.28
0.22 -0.30338
0.24 -0.32544
0.26 -0.34606
0.28 -0.36512
0.3 -0.3825
0.32 -0.39808
0.34 -0.41174
0.36 -0.42336
0.38 -0.43282
0.4 -0.44
0.42 -0.44478
0.44 -0.44704
0.46 -0.44666
0.48 -0.44352
0.5 -0.4375
0.52 -0.42848
0.54 -0.41634
0.56 -0.40096
0.58 -0.38222
0.6 -0.36
0.62 -0.33418
0.64 -0.30464
0.66 -0.27126
0.68 -0.23392
0.7 -0.1925
0.72 -0.14688
0.74 -0.09694
0.76 -0.04256
0.78 0.01638
0.8 0.08
0.82 0.14842
0.84 0.22176
0.86 0.30014
0.88 0.38368
0.9 0.4725
0.92 0.56672
0.94 0.66646
0.96 0.77184
0.98 0.88298
1 1

यह कैलकुलेटर क्या करता है

यह टूल आपके चुने हुए घात n के लिए लीजेंड्र बहुपद \(P_n(x)\) के मानों की एक टेबल तैयार करता है, जिसे x के क्रमिक मानों पर निकाला जाता है, और साथ ही उससे संबंधित वक्र (curve) भी बनाता है। आप घात, x का प्रारंभिक मान, बढ़ोतरी (step) और कितनी पंक्तियाँ चाहिए — यह तय करते हैं; कैलकुलेटर हर जोड़ी \((x, P_n(x))\) के साथ एक रेखा ग्राफ लौटाता है। लीजेंड्र बहुपद [-1, 1] अंतराल पर लांबकोणीय (orthogonal) बहुपदों का एक प्रसिद्ध परिवार हैं और भौतिकी तथा अनुप्रयुक्त गणित में हर जगह दिखते हैं — लाप्लास समीकरण के हल, बहुध्रुव विस्तार (multipole expansion), गोलीय हार्मोनिक्स और गॉसियन क्वाड्रेचर में।

x के माइनस एक से एक तक पहले कुछ लीजेंड्र बहुपदों के वक्र
अंतराल [-1, 1] पर पहले कुछ लीजेंड्र बहुपद \(P_n(x)\)।

इसका उपयोग कैसे करें

n (घात) को एक अऋणात्मक पूर्णांक के रूप में डालें (0, 1, 2, …)। x का प्रारंभिक मान (अक्सर -1), क्रमिक x मानों के बीच बढ़ोतरी (step) (जैसे 0.02), और जितनी पंक्तियाँ (rows) आप चाहते हैं — सभी सेट करें। i-वीं पंक्ति में \(x = \text{startX} + i \times \text{step}\) का प्रयोग होता है। हालाँकि ये बहुपद [-1, 1] पर सबसे अधिक सार्थक हैं, यह सूत्र किसी भी वास्तविक x के लिए काम करता है — ध्यान दें कि इस अंतराल के बाहर मान बहुत तेज़ी से बढ़ते हैं।

सूत्र की व्याख्या

बंद-रूप (closed form) सूत्रों को विस्तृत करने के बजाय, यह कैलकुलेटर संख्यात्मक स्थिरता के लिए बॉनेट के पुनरावृत्ति सूत्र का उपयोग करता है: \(P_0(x) = 1\) और \(P_1(x) = x\) से शुरुआत करें, फिर $$P_{k+1}(x) = \frac{(2k+1)\cdot x\cdot P_k(x) - k\cdot P_{k-1}(x)}{k+1}$$ को दोहराएं। पहले कुछ बंद-रूप सूत्र हैं \(P_2 = \frac{3x^2 - 1}{2}\), \(P_3 = \frac{5x^3 - 3x}{2}\), और \(P_4 = \frac{35x^4 - 30x^2 + 3}{8}\)।

विज्ञापन
बोनट पुनरावृत्ति को दर्शाता आरेख जो पिछले दो बहुपदों को अगले में जोड़ता है
बोनट पुनरावृत्ति प्रत्येक बहुपद को पिछले दो से बनाती है।

हल किया हुआ उदाहरण

n = 3 और x = 0.5 के लिए: \(P_0 = 1\), \(P_1 = 0.5\)। फिर $$P_2 = \frac{3\cdot 0.5\cdot 0.5 - 1}{2} = -0.125,$$ और $$P_3 = \frac{5\cdot 0.5\cdot (-0.125) - 2\cdot 0.5}{3} = \frac{-1.3125}{3} = -0.4375.$$ बंद-रूप सूत्र \(\frac{5x^3 - 3x}{2}\) भी वही परिणाम देता है, जिससे पुनरावृत्ति सूत्र की पुष्टि हो जाती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

n = 0 का परिणाम क्या होता है? हर x के लिए एक स्थिर मान 1, इसलिए ग्राफ एक सपाट क्षैतिज रेखा होता है। अंतिम-बिंदु (endpoint) मान क्या होते हैं? हर लीजेंड्र बहुपद \(P_n(1) = 1\) और \(P_n(-1) = (-1)^n\) को संतुष्ट करता है। स्पष्ट सूत्रों के बजाय पुनरावृत्ति का उपयोग क्यों? तीन-पद वाला पुनरावृत्ति सूत्र किसी भी घात के लिए तेज़ और संख्यात्मक रूप से स्थिर होता है, और उच्च-घात स्पष्ट बहुपदों में होने वाली रद्दीकरण (cancellation) त्रुटियों से बचाता है।

अंतिम अपडेट: