
设a1,a2,…,an为n个正数,则mr(a1,a2,…,an)=ar1+ar2+…+arnn1r称为这n个正数的r次幂平均。当r=1时,即为算术平均;当r→0时,mr(a)的极限存在,即为几何平均;当r=-1时,即为调和平均。
幂平均(Power Mean)是数学中一种推广的平均概念,通过调整参数可以涵盖多种常见的平均形式(如算术平均、几何平均、调和平均等)。其核心思想是通过幂运算调整数据权重,从而适应不同的应用场景。
对于一组正数 (x_1, x_2, dots, xn) 和实数 (k eq 0),幂平均定义为: $$ M(k) = left( frac{1}{n} sum{i=1}^n xi^k right)^{frac{1}{k}} $$ 当 (k to 0) 时,幂平均退化为几何平均: $$ M(0) = left( prod{i=1}^n x_i right)^{frac{1}{n}} $$
调和平均((k = -1)):
$$
M(-1) = frac{n}{sum_{i=1}^n frac{1}{x_i}}
$$
适用于速率等场景(如计算平均速度)。
几何平均((k to 0)):
$$
M(0) = sqrt[n]{x_1 x_2 cdots x_n}
$$
常用于比例增长问题(如金融复利)。
算术平均((k = 1)):
$$
M(1) = frac{1}{n} sum_{i=1}^n x_i
$$
最广泛使用的平均形式。
平方平均((k = 2)):
$$
M(2) = sqrt{frac{1}{n} sum_{i=1}^n x_i}
$$
用于物理学中的能量平均。
单调性:
若 (k_1 < k_2),则 (M(k_1) leq M(k_2)),例如:
调和平均 ≤ 几何平均 ≤ 算术平均 ≤ 平方平均。
齐次性:
对任意正数 (lambda),有 (M(k)(lambda x_1, dots, lambda x_n) = lambda M(k)(x_1, dots, x_n))。
数据敏感性:
(k) 越大,幂平均对较大值的敏感度越高(如 (k=2) 时大值对结果影响更显著)。
通过调整参数 (k),幂平均能够灵活适应多种数学和实际场景的需求。
《幂平均》是一个数学术语,用来表示一组数字的平均值。它将每个数字的幂相加,然后取其平均值的幂。
《幂平均》的拆分部首是干(干支),共有10个笔画。
《幂平均》这个词的来源可以追溯到数学领域,用于描述一组数字的平均值。
《幂平均》的繁体字为「冪平均」。
在古时候,「幂平均」这个词可能有不同的写法,但其含义与现代相同。
1. 这些数值可以通过计算幂平均来获得一组的整体趋势。
2. 幂平均对于处理带有权重的数据集非常有用。
可以通过将「幂平均」与其他词进行组合,创造出新的词汇,例如「幂平均值」、「幂平均差」等。
《幂平均》的近义词包括「加权平均」、「指数平均」等。
《幂平均》的反义词是「算术平均」,即简单地将一组数字相加后除以数字的个数。
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