1RM 計算器
用任何一組高強度訓練估算你的單次最大重量。輸入重量和你舉起它的次數。不需要實測極限。
在 Mekimeki 裡，預估 1RM 在你記錄的每一組上免費計算，可選 Brzycki、Epley 或兩者的混合——公式寫在這裡。
- 七個公式中最低
- -
- 七個公式平均
- -
- 七個公式中最高
- -
你的訓練百分比
以預估 1RM 的百分比列出，並附上各百分比通常適合的次數。課表常這樣開重量：「80% 做 5 下」。這張表就是那張表，數字已經幫你填好。
| 1RM 百分比 | 重量 | 常見次數 |
|---|---|---|
| 95% | - | 2 |
| 90% | - | 4 |
| 85% | - | 6 |
| 80% | - | 8 |
| 75% | - | 10 |
| 70% | - | 12 |
| 65% | - | 15 |
七個公式並排對比
沒有哪個 1RM 公式是「絕對最準」的。它們都是根據不同資料集擬合出來的，所以差上幾個百分點很正常。比起假裝一個數字特別精確，直接看區間更有參考價值，因為這個波動範圍本身就說明了估算有多粗略。
| 公式 | 估算 1RM | 特點 |
|---|---|---|
| Brzycki (1993) | - | 超過 10 次時偏保守 |
| Epley (1985) | - | 使用最廣的一個 |
| Lombardi (1989) | - | 冪函數曲線，不是線性 |
| Lander (1985) | - | 低次數時接近 Brzycki |
| Mayhew (1992) | - | 以臥推資料擬合 |
| O'Conner (1989) | - | 這裡最保守的一個 |
| Wathen (1994) | - | 高次數時給出最大值 |
這解決了什麼問題？
多數好課表都以百分比開重量：「80% 做 5 下」。沒有 1RM 數字，你就沒辦法把課表換算成槓上的實際重量。實測極限能給你這個數字，但它疲勞、有風險，還會打亂一週的訓練。
預估 1RM 同時解決這兩個問題。任何一組你已經做過的高強度訓練，都能變成一個可以用來開重量、也能長期比較的肌力數字。上面的百分比表則直接把它換算成訓練重量。
在 Mekimeki 裡還能得到什麼？
App 不是只算一次這條公式，而是對你做的每件事都算：
- 零手動輸入。你記錄的每個正式組都會自動更新預估 1RM。
- PR 當下標記。只要某一組代表新的最佳 e1RM，Mekimeki 會在訓練中就告訴你。
- 看趨勢，不看快照。各動作的 e1RM 歷史讓你知道肌力是不是真的在爬升。
公式
Brzycki：1RM = 重量 × 36 ÷（37 − 次數）。Epley：1RM = 重量 ×（1 + 次數 ÷ 30）。混合結果取兩者平均。它們背後的想法相同：同一個重量能做的次數越多，代表的單次肌力就越高。
1RM 計算器準嗎？
估計值在 2–6 下的組數最準確。超過 10 下誤差會變大，因為重量與次數的關係因人、因動作而異。把結果當成追蹤進步的一致量尺，而不是保證舉得起來的極限。
我該用哪個 1RM 公式？
Brzycki 在較高次數時稍微保守，Epley 稍微寬鬆。選哪一個其實不那麼重要，重要的是持續使用同一個，讓你的趨勢保持可比性。
我應該實測真正的 1RM 嗎？
很少需要。真正的極限嘗試疲勞、風險較高，還會打亂一週的訓練。預估 1RM 用你本來就在做的正式組，給你同樣的訊號（我的肌力有在上升嗎？）。
別再手算，開始追蹤。
Mekimeki 用同樣的公式，從你記錄的每一組估算 1RM，並在你創下新 PR 的當下標記。
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