एक-दोहराव अधिकतम के आकलन कितने सटीक होते हैं?

दो से पाँच दोहरावों के परास में कुछ प्रतिशत के भीतर, और उससे ऊपर क्रमशः बदतर। इस पृष्ठ को पढ़ने का ईमानदार तरीका है पाँचों सूत्रों के बीच का फैलाव देखना: जब वे निकट से सहमत हों तो आकलन भरोसेमंद है; जब वे बिखर जाएँ तो नहीं।

कौन-सा सूत्र सबसे अच्छा है?

वेथन और एप्ली सबसे विस्तृत परास में मापे गए आँकड़ों का अच्छा अनुसरण करते हैं। ब्रज़ीकी सबसे रूढ़िवादी है और एक ही दोहराव पर सटीक है। कार्यक्रम बनाने के लिए पाँचों का औसत एक ऐसी अकेली संख्या है जिसका बचाव किसी एक से बेहतर किया जा सकता है।

अधिक दोहरावों पर सूत्र अधिक क्यों बिखरते हैं?

क्योंकि लगभग दस दोहरावों से ऊपर सीमित करने वाला कारक अधिकतम बल नहीं रह जाता, बल्कि मांसपेशीय सहनशक्ति बन जाता है, जो व्यक्तियों और व्यायामों के बीच बहुत बदलती है। समीकरण कम दोहराव वाले परास पर फ़िट हुए थे और उससे आगे बहिर्वेशन कर रहे हैं।

क्या व्यायाम मायने रखता है?

हाँ, काफ़ी। ये समीकरण मुख्यतः बेंच प्रेस और स्क्वाट के आँकड़ों से आते हैं। छोटी गति-सीमा या अधिक तकनीकी माँग वाले व्यायाम — डेडलिफ़्ट, ओलंपिक लिफ़्ट — प्रायः उसी प्रतिशत पर कम दोहराव देते हैं, इसलिए आकलन अधिक निकलते हैं।

क्या मुझे अपना वास्तविक अधिकतम परखना चाहिए?

केवल तब जब आपको प्रतियोगिता के लिए वह संख्या चाहिए, और केवल सहायकों तथा उचित वार्म-अप के साथ। कार्यक्रम बनाने के लिए तीन से पाँच दोहरावों के एक सेट से निकला आकलन लगभग उतना ही उपयोगी है और जोखिम कहीं कम।

एक दोहराव पर एप्ली सटीक क्यों नहीं है?

क्योंकि उसका सूत्र 1 के गुणक में r/30 जोड़ता है, इसलिए r = 1 पर वह शून्य के बजाय 3.3 % जोड़ देता है। ब्रज़ीकी, लोम्बार्डी और वेथन एक ही दोहराव पर वही भार लौटाते हैं। यह एक ज्ञात विचित्रता है, इस कैलकुलेटर की ख़राबी नहीं।

एक-दोहराव अधिकतम कैलकुलेटर

एक वज़न और उससे किए गए दोहराव भरें। पाँचों प्रकाशित समीकरण दिखाए जाते हैं, क्योंकि कम दोहरावों पर वे सहमत रहते हैं और दस से ऊपर तेज़ी से अलग हो जाते हैं।

परिणाम

तत्काल परिणाम के लिए जावास्क्रिप्ट चाहिए। इस पृष्ठ पर नीचे दी संदर्भ तालिका पहले से गणना की हुई है और उसके बिना भी काम करती है।

ये जनसंख्या-स्तर के समीकरणों से निकले अनुमान हैं, आपका माप नहीं और चिकित्सीय सलाह भी नहीं। व्यक्तिगत परिणाम बहुत भिन्न होते हैं। अपने खानपान या प्रशिक्षण में बड़ा बदलाव करने से पहले डॉक्टर या पंजीकृत आहार विशेषज्ञ से बात करें।

गणना कैसे होती है

Epleyडिफ़ॉल्ट

              1RM = w × (1 + r / 30)

स्रोत: Epley B., "Poundage Chart", Body Enterprises, Lincoln NE, 1985.
यह मानता है: दोहरावों और भार के बीच एक रैखिक संबंध, जो दस तक ठीक-ठाक बना रहता है।
सटीकता: सबसे व्यापक रूप से प्रयुक्त, और यहाँ का डिफ़ॉल्ट। ध्यान रहे कि यह एक ही दोहराव पर सटीक नहीं है: 100 किग्रा के एकल के लिए यह 103.3 किग्रा देती है, जो समीकरण का गुण है, कोई त्रुटि नहीं।

Brzycki

              1RM = w × 36 / (37 − r)

स्रोत: Brzycki M., Journal of Physical Education, Recreation and Dance 64(1), 1993, pp. 88–90.
यह मानता है: वही रैखिक मॉडल, अनुपात के रूप में व्यक्त।
सटीकता: एक दोहराव पर सटीक, और दो से दस के परास में आम तौर पर सबसे रूढ़िवादी। 37 दोहरावों पर अपरिभाषित, जहाँ इसका हर शून्य हो जाता है।

Lombardi

              1RM = w × r^0.10

स्रोत: Lombardi VP., "Beginning Weight Training", Wm. C. Brown, Dubuque IA, 1989.
यह मानता है: रैखिक के बजाय एक घात संबंध।
सटीकता: मध्यम दोहरावों पर पाँचों में सबसे ऊँचा मान देती है। इसका घात-रूप इसे अधिक दोहराव संख्याओं पर रैखिक समीकरणों से बेहतर व्यवहार देता है, यद्यपि वहाँ पाँचों ही अविश्वसनीय हैं।

O'Conner

              1RM = w × (1 + r / 40)

स्रोत: O'Conner B, Simmons J, O'Shea P., "Weight Training Today", West Publishing, 1989.
यह मानता है: एप्ली जैसा ही रैखिक मॉडल, कोमल ढाल के साथ।
सटीकता: अधिक दोहरावों पर पाँचों में सबसे रूढ़िवादी, क्योंकि 30 के बजाय 40 से भाग देना हर दोहराव को कम श्रेय देता है।

Wathan

              1RM = 100w / (48.8 + 53.8 × e^(−0.075r))

स्रोत: Wathan D., "Load assignment", in Baechle TR (ed), Essentials of Strength Training and Conditioning, Human Kinetics, 1994, pp. 435–446.
यह मानता है: दोहरावों और भार के संबंध में एक चरघातांकी क्षय।
सटीकता: पाँचों में सबसे परिष्कृत मॉडल, और यह रैखिक समीकरणों की तुलना में अधिक चौड़े दोहराव परास में मापे गए आँकड़ों का अच्छा अनुसरण करता है। इसका चरघातांकी रूप इसे कभी अपरिभाषित नहीं होने देता।

आपको कौन-सा सूत्र इस्तेमाल करना चाहिए

यह पृष्ठ डिफ़ॉल्ट रूप से Epley इस्तेमाल करता है। सबसे व्यापक रूप से प्रयुक्त, और यहाँ का डिफ़ॉल्ट। ध्यान रहे कि यह एक ही दोहराव पर सटीक नहीं है: 100 किग्रा के एकल के लिए यह 103.3 किग्रा देती है, जो समीकरण का गुण है, कोई त्रुटि नहीं।

Brzycki — एक दोहराव पर सटीक, और दो से दस के परास में आम तौर पर सबसे रूढ़िवादी। 37 दोहरावों पर अपरिभाषित, जहाँ इसका हर शून्य हो जाता है।
Lombardi — मध्यम दोहरावों पर पाँचों में सबसे ऊँचा मान देती है। इसका घात-रूप इसे अधिक दोहराव संख्याओं पर रैखिक समीकरणों से बेहतर व्यवहार देता है, यद्यपि वहाँ पाँचों ही अविश्वसनीय हैं।
O'Conner — अधिक दोहरावों पर पाँचों में सबसे रूढ़िवादी, क्योंकि 30 के बजाय 40 से भाग देना हर दोहराव को कम श्रेय देता है।
Wathan — पाँचों में सबसे परिष्कृत मॉडल, और यह रैखिक समीकरणों की तुलना में अधिक चौड़े दोहराव परास में मापे गए आँकड़ों का अच्छा अनुसरण करता है। इसका चरघातांकी रूप इसे कभी अपरिभाषित नहीं होने देता।

भार और दोहरावों के अनुसार अनुमानित एक-दोहराव अधिकतम (Epley)

जो वज़न आपने उठाया उससे आगे और जितने दोहराव किए उनसे नीचे पढ़ें। दस दोहरावों से ऊपर अनुमान पर अधिकतम शक्ति से ज़्यादा सहनशक्ति हावी हो जाती है।

भार और दोहरावों के अनुसार अनुमानित एक-दोहराव अधिकतम (Epley)
उठाया गया वज़न	1 reps	2 reps	3 reps	5 reps	8 reps	10 reps	12 reps
60 kg	62 kg	64 kg	66 kg	70 kg	76 kg	80 kg	84 kg
80 kg	82.7 kg	85.3 kg	88 kg	93.3 kg	101.3 kg	106.7 kg	112 kg
100 kg	103.3 kg	106.7 kg	110 kg	116.7 kg	126.7 kg	133.3 kg	140 kg
120 kg	124 kg	128 kg	132 kg	140 kg	152 kg	160 kg	168 kg
140 kg	144.7 kg	149.3 kg	154 kg	163.3 kg	177.3 kg	186.7 kg	196 kg

प्रश्न

एक-दोहराव अधिकतम के आकलन कितने सटीक होते हैं?: दो से पाँच दोहरावों के परास में कुछ प्रतिशत के भीतर, और उससे ऊपर क्रमशः बदतर। इस पृष्ठ को पढ़ने का ईमानदार तरीका है पाँचों सूत्रों के बीच का फैलाव देखना: जब वे निकट से सहमत हों तो आकलन भरोसेमंद है; जब वे बिखर जाएँ तो नहीं।
कौन-सा सूत्र सबसे अच्छा है?: वेथन और एप्ली सबसे विस्तृत परास में मापे गए आँकड़ों का अच्छा अनुसरण करते हैं। ब्रज़ीकी सबसे रूढ़िवादी है और एक ही दोहराव पर सटीक है। कार्यक्रम बनाने के लिए पाँचों का औसत एक ऐसी अकेली संख्या है जिसका बचाव किसी एक से बेहतर किया जा सकता है।
अधिक दोहरावों पर सूत्र अधिक क्यों बिखरते हैं?: क्योंकि लगभग दस दोहरावों से ऊपर सीमित करने वाला कारक अधिकतम बल नहीं रह जाता, बल्कि मांसपेशीय सहनशक्ति बन जाता है, जो व्यक्तियों और व्यायामों के बीच बहुत बदलती है। समीकरण कम दोहराव वाले परास पर फ़िट हुए थे और उससे आगे बहिर्वेशन कर रहे हैं।
क्या व्यायाम मायने रखता है?: हाँ, काफ़ी। ये समीकरण मुख्यतः बेंच प्रेस और स्क्वाट के आँकड़ों से आते हैं। छोटी गति-सीमा या अधिक तकनीकी माँग वाले व्यायाम — डेडलिफ़्ट, ओलंपिक लिफ़्ट — प्रायः उसी प्रतिशत पर कम दोहराव देते हैं, इसलिए आकलन अधिक निकलते हैं।
क्या मुझे अपना वास्तविक अधिकतम परखना चाहिए?: केवल तब जब आपको प्रतियोगिता के लिए वह संख्या चाहिए, और केवल सहायकों तथा उचित वार्म-अप के साथ। कार्यक्रम बनाने के लिए तीन से पाँच दोहरावों के एक सेट से निकला आकलन लगभग उतना ही उपयोगी है और जोखिम कहीं कम।
एक दोहराव पर एप्ली सटीक क्यों नहीं है?: क्योंकि उसका सूत्र 1 के गुणक में r/30 जोड़ता है, इसलिए r = 1 पर वह शून्य के बजाय 3.3 % जोड़ देता है। ब्रज़ीकी, लोम्बार्डी और वेथन एक ही दोहराव पर वही भार लौटाते हैं। यह एक ज्ञात विचित्रता है, इस कैलकुलेटर की ख़राबी नहीं।

कैलकुलेटर

गाइड

अंतिम समीक्षा 20 अगस्त 2026। श्रेणी: प्रशिक्षण।

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