ليمر تعني

في الرياضيات، متوسط ​​ليمر لمجموعة مرتبةx{\displaystyle x}تُعرَّف مجموعة الأعداد الحقيقية الموجبة ، التي سُميت على اسم ديريك هنري ليمر ، [ 1 ] على النحو التالي:

لص(x)=ك=1نxكصك=1نxكص-1.{\displaystyle L_{p}(\mathbf {x} )={\frac {\sum _{k=1}^{n}x_{k}^{p}}{\sum _{k=1}^{n}x_{k}^{p-1}}}.}

المتوسط ​​المرجح لـ Lehmer بالنسبة إلى مجموعة من العناصرw{\displaystyle w}يُعرَّف الوزن الموجب على النحو التالي:

لص،w(x)=ك=1نwكxكصك=1نwكxكص-1.$

يُعد متوسط ​​ليمر بديلاً لمتوسطات القوى للاستيفاء بين الحد الأدنى والحد الأقصى عبر المتوسط ​​الحسابي والمتوسط ​​التوافقي .

ملكيات

مشتق منصلص(x){\displaystyle p\mapsto L_{p}(\mathbf {x} )}غير سالب

صلص(x)=(ج=1نك=ج+1ن[xج-xك][ln(xج)-ln(xك)][xجxك]ص-1)(ك=1نxكص-1)2،{\displaystyle {\frac {\partial }{\partial p}}L_{p}(\mathbf {x} )={\frac {\left(\sum _{j=1}^{n}\sum _{k=j+1}^{n}\left[x_{j}-x_{k}\right]\cdot \left[\ln(x_{j})-\ln(x_{k})\right]\cdot \left[x_{j}\cdot x_{k}\right]^{p-1}\right)}{\left(\sum _{k=1}^{n}x_{k}^{p-1}\right)^{2}}},}

وبالتالي فإن هذه الدالة رتيبة، والمتباينة

صqلص(x)لq(x){\displaystyle p\leq q\Longrightarrow L_{p}(\mathbf {x} )\leq L_{q}(\mathbf {x} )}

يحجز.

مشتق المتوسط ​​المرجح لليمر هو:

لص،w(x)ص=(wxص-1)(wxصlnx)-(wxص)(wxص-1lnx)(wxص-1)2{\displaystyle {\frac {\partial L_{p,w}(\mathbf {x} )}{\partial p}}={\frac {(\sum wx^{p-1})(\sum wx^{p}\ln {x})-(\sum wx^{p})(\sum wx^{p-1}\ln {x})}{(\sum wx^{p-1})^{2}}}}

حالات خاصة

  • ليمص-لص(x){\displaystyle \lim _{p\to -\infty }L_{p}(\mathbf {x} )}هو الحد الأدنى لعناصرx{\displaystyle \mathbf {x} }.
  • ل0(x){\displaystyle L_{0}(\mathbf {x} )}هو المتوسط ​​التوافقي .
  • ل12((x1،x2)){\displaystyle L_{\frac {1}{2}}\left((x_{1},x_{2})\right)}هو المتوسط ​​الهندسي للقيمتينx1{\displaystyle x_{1}}وx2{\displaystyle x_{2}}.
  • ل1(x){\displaystyle L_{1}(\mathbf {x} )}هو المتوسط ​​الحسابي .
  • ل2(x){\displaystyle L_{2}(\mathbf {x} )}هو المتوسط ​​التوافقي المعاكس .
  • ليمصلص(x){\displaystyle \lim _{p\to \infty }L_{p}(\mathbf {x} )}هو الحد الأقصى لعناصرx{\displaystyle \mathbf {x} }.
    مخطط البرهان: دون فقدان للعمومية، ليكنx1،...،xك{\displaystyle x_{1},\dots ,x_{k}}لتكن القيم التي تساوي القيمة القصوى. ثملص(x)=x1ك+(xك+1x1)ص++(xنx1)صك+(xك+1x1)ص-1++(xنx1)ص-1{\displaystyle L_{p}(\mathbf {x} )=x_{1}\cdot {\frac {k+\left({\frac {x_{k+1}}{x_{1}}}\right)^{p}+\cdots +\left({\frac {x_{n}}{x_{1}}}\right)^{p}}{k+\left({\frac {x_{k+1}}{x_{1}}}\right)^{p-1}+\cdots +\left({\frac {x_{n}}{x_{1}}}\right)^{p-1}}}}

التطبيقات

معالجة الإشارات

على غرار المتوسط ​​الأسي ، يعمل متوسط ​​ليمر كمتوسط ​​متحرك غير خطي يتم إزاحته نحو قيم الإشارة الصغيرة.ص{\displaystyle p}ويؤكد على قيم الإشارة الكبيرة للأشياء الكبيرةص{\displaystyle p}. بالنظر إلى وجود تطبيق فعال للمتوسط ​​الحسابي المتحرك يسمى ، smoothيمكنك تطبيق متوسط ​​ليمر المتحرك وفقًا لرمز Haskell التالي .

lehmerSmooth :: Floating a => ([ a ] ​​-> [ a ]) -> a -> [ a ] ​​-> [ a ] ​​lehmerSmooth smooth p xs = zipWith ( / ) ( smooth ( map ( ** p ) xs )) ( smooth ( map ( ** ( p - 1 )) xs ))

يُطلق غونزاليس وودز على هذا اسم " مرشح المتوسط ​​التوافقي المعاكس " الموصوف لقيم p المتغيرة (مع ذلك، كما هو مذكور أعلاه، يمكن أن يشير المتوسط ​​التوافقي المعاكس إلى الحالة المحددة).ص=2{\displaystyle p=2}). ويتمثل اصطلاحهم في استبدال p بترتيب المرشح Q :

و(x)=ك=1نxكسؤال+1ك=1نxكسؤال.{\displaystyle f(x)={\frac {\sum _{k=1}^{n}x_{k}^{Q+1}}{\sum _{k=1}^{n}x_{k}^{Q}}}.}

Q = 0 هو المتوسط ​​الحسابي. يمكن لقيمة Q الموجبة أن تقلل من ضوضاء الفلفل ، ويمكن لقيمة Q السالبة أن تقلل من ضوضاء الملح . [ 2 ]

انظر أيضاً

ملحوظات

  1. بي إس بولين. دليل الوسائل وعدم المساواة بينها . سبرينغر، 1987.
  2. غونزاليس، رافائيل سي؛ وودز، ريتشارد إي (2008). "الفصل 5: استعادة الصور وإعادة بنائها". معالجة الصور الرقمية (  الطبعة الثالثة). برنتيس هول. ISBN 9780131687288.