Норма кбжу рассчитать онлайн: Калькулятор БЖУ

Высчитываем, сколько калорий приходится на каждый процентный показатель макроэлементов, то есть:

1. Сколько калорий составят 45% белков от К_сут – это К_бел
2. Сколько калорий составят 20% жиров от К_сут — это К_жиры
3. Сколько калорий составят 40% углеводов от К_сут – это К_углев

Теперь суточные калории от белков, жиров и углеводов переводим в граммы:

1. К_бел ÷ 4 ккал = Кол-во белков_сут
2. К_жиры ÷ 9 ккал = Кол-во жиров_сут
3. К_углев ÷ 4 ккал = Кол-во углеводов_сут.

Вот и всё! Получили норму БЖУ и в граммах, и в калориях на сутки. Что, не любите формулы? Тогда читаем дальше — посмотрим пример рассчета.

Пример расчета нормы БЖУ

1. Скажем, мы рассчитали в калькуляторе свою суточную норму калорий для похудения К_{сут — 1340 ккал.}
2. Переведем теперь суточные проценты БЖУ при похудении в калории с помощью К_сут:

• 45% белков от _{1340 ккал =} 603 ккал;
• 20% жиров от _{1340 ккал =} 264 ккал;
• 40% углеводов от _{1340 ккал =} 536 ккал.

3. Переведем суточные калории для БЖУ в граммы:

• Белки: 603 ккал ÷ 4 ккал = 150,7 гр;
• Жиры: 264 ккал ÷ 9 ккал = 29 гр;
• Углеводы: 536 ккал ÷ 4 ккал = 134 гр;

То есть, для похудения человеку, рассматриваемому в примере, требуется в сутки 1340 ккал, которые обеспечиваются 150.7 граммами белка, 29 гр жиров и 134 гр углеводов.

Лайфхаки по подсчетам и следованию норме БЖУ

1. Пользуйтесь калькуляторами калорий. Это значительно облегчает подсчеты. Например, FatSecret и калоризатор. Первый сервис помогает отслеживать суточное КБЖУ, а второе удобно в подсчете калорийности приготовленных Вами блюд.
2. Ведите дневник питания. Можете записывать сразу в приложение на телефоне или в бумажный блокнот. Но в конце дня подведите итог и посчитайте — сколько и чего Вы съели.
3. Делайте перерывы: слишком строгие рамки, со словами: «О, Боже! Вчера я сжевала яблоко и не взвесила его! Как я узнаю, сколько калорий и БЖУ теперь съела?!», приводят к стрессам и психологическим нарушениям. Живите проще.
4. Создайте список универсальных простых (и немножко сложных) блюд, подсчитайте для них КБЖУ. Это Вам очень поможет, когда на приготовление блюд и их пищевой анализ нет времени, сил, желания.
5. Придумайте рацион на неделю. Уделите на выходных 15 минут и продумайте недельное или, хотя бы, трехдневное меню. Серьезно, планирование очень хороший помощник!
6. Исходя из пункта 8 (↑) можно составить и список продуктов, которые тоже рекомендую покупать заранее на 3 дня вперед. Так у Вас всегда будет «сырье», из которое можно будет сотворить что-то «годное-полезное».

На данный момент это всё. А начинаю новую «похудательную кампанию», ибо я, как говорит бабушка, «немножко раздобрела». Стресс, наверное. Пойду в FatSecret.

Калькулятор расчета КБЖУ. В поисках нормы белков и жиров: ru_healthlife — LiveJournal

• Животные
• Cancel

За основу была взята статья из избранного сообщества «Как рассчитать суточную потребность в калориях».

Я использовала оттуда 3 формулы для расчета нормы калорийности — с этим вопросов не возникло, так же как и с корректированием диапазона на 10 — 20% для похудения или набора массы.

А вот с подсчетом нормы белков и жиров все сложнее. В комментариях к тому посту указано, что белков и жиров лишка. Если прикинуть на примере, то в этом есть смысл. У меня норма калорий по формуле Миффлина — Сан Жеора  — 1831. Вес 56 килограмм. Телосложение среднее. То есть, согласно инструкции, мне нужно 1 — 2 грамма жира на килограмм, иначе говоря 56 — 112 грамм. Это 504 — 1008 калорий.

Цифры кажутся спорными. Во-первых, такой огромный диапазон сложно применять на практике. Во-вторых, получать больше половины калорий из жиров мне кажется совершенно неправильным. Если добавить 1,5*56*4 = 336 калорий, полученных из белка, на углеводы остается совсем немного.

Или я ошибаюсь?

Пока в калькуляторе используются процентные соотношения БЖУ по калорийности. Я посчитала несколько своих знакомых, получаются цифры, нормально согласующиеся с разными данными, но, разумеется, хотелось бы сделать более точный алгоритм. Пожалуйста, поделитесь вашим опытом и видением правильного расчета.

Tags: катаболизм, контроль веса, обмен веществ, правильное питание, программы для учета КБЖУ

Subscribe

• Тренировка в зале ребенка 10 лет с ожирением

  Добрый день, важно получить помощь именно сейчас, чтобы дальше не стало хуже. Имеется мальчик 10 лет, рост, вес выше среднего (155/60). Очень…

• Может ли ВМС тормозить процесс похудения?

  Женщины-спортсменки, и просто худеющие — кто ходит с ВМС у вас есть какие-либо изменения после установки спирали или её удаления? Меня разносит…

• Оценка результата тренировок

  Добрый день, уважаемые сообщники. Я автор поста о похудении и недостатке сна. Возник вопрос по оценке результата тренировок, буду благодарна за…

Photo

Hint http://pics. livejournal.com/igrick/pic/000r1edq

• Тренировка в зале ребенка 10 лет с ожирением

  Добрый день, важно получить помощь именно сейчас, чтобы дальше не стало хуже. Имеется мальчик 10 лет, рост, вес выше среднего (155/60). Очень…

• Может ли ВМС тормозить процесс похудения?

  Женщины-спортсменки, и просто худеющие — кто ходит с ВМС у вас есть какие-либо изменения после установки спирали или её удаления? Меня разносит…

• Оценка результата тренировок

  Добрый день, уважаемые сообщники. Я автор поста о похудении и недостатке сна. Возник вопрос по оценке результата тренировок, буду благодарна за…

Калькулятор нормы матрицы

Добро пожаловать в калькулятор нормы матрицы . Мы рассмотрим теорию матричных норм и то, что они собой представляют, а также упрощенных выражения для хорошо известных норм, таких как 1-норма, 2-норма и норма Фробениуса матрицы. С помощью нашего калькулятора вы можете вычислить норму для любой матрицы размером до 3×33\times33×3. Итак, берите бутерброд и приступим!

Что такое норма матрицы?

Давайте начнем с оговорки : Норма матрицы не представляет величину , как норма вектора. Вместо этого норма матрицы AAA (иногда называемая индуцированной матричной нормой ) представляет максимальную величину единичного вектора x⃗\vec{x}x на , растянутого на при умножении на AAA. Мы можем обозначить это определение с матричной нормой ∥A∥\Vert A\Vert∥A∥ следующим образом:

∥A∥=max⁡∥x⃗∥=1∥Ax⃗∥\footnotesize \Vert A\Vert=\max_{\Vert \vec{x}\Vert=1}\Vert A\vec{x}\Vert∥A∥=∥x

∥=1max​∥Ax

∥

В этом определении AAA представляет собой матрицу размера m×nm\times nm×n, а x⃗\vec{x}x представляет собой единичный вектор размера n×1n\times1n×1.

Как и в случае с векторными нормами, существует более одной матричной нормы . Какую норму матрицы мы вычисляем выше, зависит от того, какую векторную норму мы используем для A⋅x⃗A\cdot\vec{x}A⋅x.

Итак, в этом определении мы выбираем ∥⋅∥\Vert \cdot\Vert ∥⋅∥ в качестве одной конкретной векторной нормы. Например, если мы выберем ∥⋅∥\Vert \cdot\Vert ∥⋅∥ в качестве 2-нормы ∥⋅∥2\Vert \cdot\Vert _{2}∥⋅∥2​, то мы будем вычислять 2-норма матрицы, ∥A∥2\Vert A\Vert _2∥A∥2​. Вот почему мы называем многие матричные нормы «индуцированными матричными нормами» , поскольку они индуцируются при использовании сопровождающей их векторной нормы на A⋅x⃗A\cdot\vec{x}A⋅x.

Матричные нормы имеют много смежных применений. Его чаще всего используют при вычислении матрицы 9.

Как вычислить норму матрицы?

Математическое определение ценно в теории, но было бы трудно вычислить его напрямую . К счастью для нас, мы можем упростить формулу для различных матричных норм . Мы рассмотрим следующие нормы:

• 1-норма , ∥A∥1\Vert A\Vert _1∥A∥1​;
• норма бесконечности , ∥A∥∞\Vert A\Vert _∞∥A∥∞​;
• 2-норма , ∥A∥2\Vert A\Vert _2∥A∥2​;
• Норма Фробениуса , ∥A∥F\Vert A\Vert _F∥A∥F​; и
• Максимальная норма , ∥A∥max⁡\Vert A\Vert _{\max}∥A∥max​.

Вы можете легко получить 1-норму матрицы , просуммировав каждый столбец AAA и выбрав максимум:

∥A∥1=max⁡1≤j≤n∑i=1m∣ai,j∣\ размер сноски \Vert A \Vert_1 = \max_{1 \le j \le n} \sum_{i=1}^m |a_{i,j}|∥A∥1​=1≤j≤nmax​i=1∑ м​∣ai,j​∣ 9T\!\cdot\!A)}∥A∥F​=trace(AT⋅A)

​

Наконец, максимальная норма AAA может быть получена путем простого взятия наибольшего значения в AAA:

∥A∥max⁡=max⁡i,j∣ai,j∣\footnotesize \Vert A\Vert_{\max} = \max_{i,j} |a_{i,j}|∥A∥max​=i,jmax​∣ai,j​∣

Как пользоваться калькулятором нормы матрицы ?

Расчет норм матриц может быть утомительным выполнять снова и снова — вот почему мы сделали этот калькулятор норм матриц! вот как использовать :

1. Выберите размерность вашей матрицы . Вы можете выбрать что угодно до 3×33\×33×3.
2. Введите элементы вашей матрицы построчно.
3. В самом низу найди норму своей матрицы ! Это 1-норма, бесконечная норма, 2-норма, норма Фробениуса и максимальная норма. Вы можете взглянуть выше на их формулы.

Как вычислить норму матрицы? – Пример

Воспользуемся этими формулами и посмотрим как рассчитать все эти нормы матрицы на практике. Рассмотрим нашу матрицу 3×33\times33×3 AAA:

A=[226139610]\footnotesize А = \begin{bmatrix} 2 и 2 и 6 \\ 1 и 3 и 9 \\ 6 и 1 и 0 \\ \end{bmatrix}A=[216​231​690​]

Мы можем вычислить 1-норму матрицы на , суммируя каждый столбец и , выбирая максимальную сумму столбца . Итак,

∥A∥1=max⁡(2+1+6, 2+3+1, 6+9+0)=max⁡(9, 6, 15)=15\footnotesize \Верт А\Верт_1 \\ = \max(2\!+\!1\!+\!6,\ 2\!+\!3\!+\!1,\ 6\!+\!9\!+\!0) \\ = \max(9,\6,\15) \\ = 15 ∥A∥1​=max(2+1+6, 2+3+1, 6+9+0)=max(9, 6, 15)=15

Аналогичным образом мы можем вычислить норму бесконечности матрица на суммируя каждую строку и выбирая максимальную сумму строки . Следовательно,

∥A∥∞=max⁡(2+2+6, 1+3+9, 6+1+0)=max⁡(10, 13, 7)=13\footnotesize \Верт А\Верт_\infty \\ = \max(2\!+\!2\!+\!6,\ 1\!+\!3\!+\!9,\ 6\!+\!1\!+\!0) \\ = \max(10,\13,\7) \\ = 13∥A∥∞​=max(2+2+6, 1+3+9, 6+1+0)=max(10, 13, 7)=13

Наконец, максимальная норма — это просто самое большое значение в AAA. Следовательно, ∥A∥max⁡=9\Vert A\Vert_{\max} = 9∥A∥max​=9.

Вот и все! Мы определили каждую норму для матрицы 3×33×33×3.

Часто задаваемые вопросы

Что такое норма Фробениуса единичной матрицы?

Норма Фробениуса единичной матрицы размера n × n Ɪ _n равна √n, поскольку Ɪ ^T = Ɪ и тогда Ɪ ^T · Ɪ = Ɪ. Поэтому мы можем сделать вывод, что

ɪɪɪ _F = √trace (ɪ ^T · ɪ)
ɪɪ _F = √trace (ɪ)
ɪɪ _F = √n

ASS AS Ɪ состоит только из единиц на диагонали.

Имеют ли прямоугольные матрицы нормы?

Все матрицы имеют нормы . Нормы, которые используют операции, исключительные для квадратных матриц, такие как собственные значения и трассы, выполняют их над квадратными матрицами, полученными из исходной матрицы. Следовательно, квадратная матрица или нет, не имеет значения для матричных норм.

Что означает «А» в матрицах?

‖A‖ это обозначение для матричной нормы . Точная норма обычно указывается в виде нижнего индекса нормы, например ‖A‖ ₂ . Это означает, что мы использовали векторную 2-норму, чтобы найти максимальное растяжение. Не путайте обозначение матричной нормы «A» с обозначением определителя матрицы |A|.

Может ли норма матрицы быть меньше 1?

Да. Если матрица сжимает векторное пространство , а не растягивает его, норма матрицы будет меньше 1 , чтобы отразить это сокращение. Матричная норма 0,5 означает, что векторное пространство сократилось до половины исходного размера. Матричная норма, равная 0, означает, что матрица сжала векторное пространство в точку и что все векторы в этом пространстве теперь являются нулевыми векторами.

Калькулятор стандартного отклонения

Укажите числа, разделенные запятыми, для расчета стандартного отклонения, дисперсии, среднего значения, суммы и погрешности.

Стандартное отклонение в статистике, обычно обозначаемое как σ , является мерой вариации или дисперсии (относится к степени растяжения или сжатия распределения) между значениями в наборе данных. Чем ниже стандартное отклонение, тем ближе точки данных к среднему (или ожидаемому значению), μ . И наоборот, более высокое стандартное отклонение указывает на более широкий диапазон значений. Подобно другим математическим и статистическим понятиям, существует множество различных ситуаций, в которых можно использовать стандартное отклонение, и, следовательно, множество различных уравнений. В дополнение к выражению изменчивости населения стандартное отклонение также часто используется для измерения статистических результатов, таких как предел погрешности. При таком использовании стандартное отклонение часто называют стандартной ошибкой среднего или стандартной ошибкой оценки относительно среднего. Приведенный выше калькулятор вычисляет стандартное отклонение генеральной совокупности и стандартное отклонение выборки, а также приближения доверительного интервала.

Стандартное отклонение совокупности

Стандартное отклонение совокупности, стандартное определение σ , используется, когда можно измерить всю совокупность, и представляет собой квадратный корень из дисперсии заданного набора данных. В случаях, когда каждый член совокупности может быть отобран, для определения стандартного отклонения всей совокупности можно использовать следующее уравнение:

Для тех, кто не знаком с обозначениями суммирования, приведенное выше уравнение может показаться сложным, но если рассматривать его отдельные компоненты, это суммирование не представляет особой сложности. i=1 в суммировании указывает начальный индекс, т.е. для набора данных 1, 3, 4, 7, 8, i=1 будет 1, i=2 будет 3 и т. д. . Следовательно, обозначение суммирования просто означает выполнение операции (x _i — μ) ² для каждого значения до N , что в данном случае равно 5, поскольку в этом наборе данных 5 значений.

ПРИМЕР:           μ = (1+3+4+7+8) / 5 = 4,6        
σ = √[(1 — 4,6) ² + (3 — 4,6) ² + … + (8 — 4,6) ² )]/5
σ = √(12,96 + 2,56 + 0,36 + 5,76 + 11,56)/5 = 2,577

Стандартное отклонение выборки

Во многих случаях невозможно провести выборку каждого члена совокупности, что требует изменения приведенного выше уравнения таким образом, чтобы стандартное отклонение можно было измерить с помощью случайной выборки изучаемой совокупности. Общая оценка для σ — стандартное отклонение выборки, обычно обозначаемое как s . Стоит отметить, что существует множество различных уравнений для расчета стандартного отклонения выборки, поскольку, в отличие от среднего значения выборки, стандартное отклонение выборки не имеет какой-либо единственной оценки, которая была бы беспристрастной, эффективной и имела максимальную вероятность. Уравнение, представленное ниже, представляет собой «скорректированное стандартное отклонение выборки». Это скорректированная версия уравнения, полученная путем изменения уравнения стандартного отклонения совокупности с использованием размера выборки в качестве размера совокупности, что устраняет некоторую погрешность в уравнении. Однако беспристрастная оценка стандартного отклонения очень сложна и варьируется в зависимости от распределения. Таким образом, «скорректированное стандартное отклонение выборки» является наиболее часто используемой оценкой стандартного отклонения генеральной совокупности и обычно называется просто «стандартным отклонением выборки». Это гораздо лучшая оценка, чем ее нескорректированная версия, но все же она имеет значительную погрешность для малых размеров выборки (N

Пример работы с суммированием см. в разделе «Стандартное отклонение генеральной совокупности». Уравнение по существу такое же, за исключением члена N-1 в уравнении скорректированного выборочного отклонения и использования выборочных значений.

Применение стандартного отклонения

Стандартное отклонение широко используется в экспериментальных и промышленных условиях для проверки моделей на реальных данных. Примером этого в промышленных приложениях является контроль качества некоторых продуктов. Стандартное отклонение можно использовать для расчета минимального и максимального значения, в пределах которого должен находиться какой-либо аспект продукта в течение некоторого большого процента времени. В случаях, когда значения выходят за расчетный диапазон, может потребоваться внести изменения в производственный процесс для обеспечения контроля качества.

Стандартное отклонение также используется в погоде для определения различий в региональном климате. Представьте себе два города, один на побережье и один в глубине страны, в которых средняя температура одинакова — 75°F. Хотя это может привести к убеждению, что температуры в этих двух городах практически одинаковы, реальность может быть замаскирована, если учитывать только среднее значение и игнорировать стандартное отклонение. Прибрежные города, как правило, имеют гораздо более стабильную температуру из-за регулирования большими водоемами, поскольку вода имеет более высокую теплоемкость, чем земля; по сути, это делает воду гораздо менее восприимчивой к изменениям температуры, а прибрежные районы остаются теплее зимой и прохладнее летом из-за количества энергии, необходимой для изменения температуры воды. Следовательно, в то время как прибрежный город может иметь диапазон температур от 60 ° F до 85 ° F в течение определенного периода времени, что приводит к среднему значению 75 ° F, внутренний город может иметь температуру от 30 ° F до 110 ° F. получается одно и то же среднее.

Еще одной областью, в которой широко используется стандартное отклонение, являются финансы, где оно часто используется для измерения риска, связанного с колебаниями цен на некоторые активы или портфели активов.