Moyenne de Stolarsky

Moyenne de Stolarsky de 1 et x, pour x entre 1 et 5, pour différents ordres

En mathématiques, la moyenne de Stolarsky est une généralisation de la moyenne logarithmique. Elle a été introduite par Kenneth B. Stolarsky en 1975 [1].

Définition

Étant donné un nombre réel p différent de 0 et 1, la moyenne de Stolarsky d'ordre p de deux nombres réels strictement positifs a, b est définie par :

S p ( a , b ) = lim ( x , y ) ( a , b ) ( y p x p p ( y x ) ) 1 / ( p 1 ) = { a si  a = b ( b p a p p ( b a ) ) 1 / ( p 1 ) sinon {\displaystyle {\begin{aligned}S_{p}(a,b)&=\lim _{(x,y)\to (a,b)}\left({\frac {y^{p}-x^{p}}{p(y-x)}}\right)^{1/(p-1)}\\[10pt]&={\begin{cases}a&{\text{si }}a=b\\\left({\frac {b^{p}-a^{p}}{p(b-a)}}\right)^{1/(p-1)}&{\text{sinon}}\end{cases}}\end{aligned}}} .

Obtention de cette moyenne

Étant donné une fonction f {\displaystyle f} dérivable sur un intervalle [ a , b ] , a b {\displaystyle [a,b],a\neq b} , de dérivée strictement monotone sur [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} , il existe, d'après le théorème des accroissements finis, un unique réel c {\displaystyle c} dans l'intervalle ] a , b [ {\displaystyle ]a,b[} tel que f ( c ) = f ( b ) f ( a ) b a = 1 b a a b f ( x ) d x {\displaystyle f'(c)={\frac {f(b)-f(a)}{b-a}}={\frac {1}{b-a}}\int _{a}^{b}f'(x)dx} (qui est la valeur moyenne de f {\displaystyle f'} sur [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} )

La moyenne de Stolarsky est précisément égale à

c = f 1 ( f ( b ) f ( a ) b a ) {\displaystyle c=f'^{-1}\left({\frac {f(b)-f(a)}{b-a}}\right)}

lorsqu'on prend f ( x ) = x p {\displaystyle f(x)=x^{p}} .

Propriétés

S p ( a , b ) {\displaystyle S_{p}(a,b)} est bien une moyenne, car comprise entre a et b. De plus on peut prolonger par continuité p S p ( a , b ) {\displaystyle p\mapsto S_{p}(a,b)} à l'ensemble des réels, ce qui donne une fonction croissante.

Cas particuliers

  • lim p S p ( a , b ) {\displaystyle \lim _{p\to -\infty }S_{p}(a,b)} est le minimum de a et b.
  • S 2 ( a , b ) = 2 a 2 b 2 a + b 3 = M h ( a , b ) ( M g ( a , b ) ) 2 3 {\displaystyle S_{-2}(a,b)={\sqrt[{3}]{\frac {2a^{2}b^{2}}{a+b}}}={\sqrt[{3}]{M_{h}(a,b)(M_{g}(a,b))^{2}}}} s'exprime à partir de la moyenne harmonique et de la moyenne géométrique de a et b.
  • S 1 ( a , b ) = a b {\displaystyle S_{-1}(a,b)={\sqrt {ab}}} est leur moyenne géométrique.
  • lim p 0 S p ( a , b ) = b a ln b ln a {\displaystyle \lim _{p\to 0}S_{p}(a,b)={\frac {b-a}{\ln b-\ln a}}} est leur moyenne logarithmique. Elle est obtenue par la formule f 1 ( f ( b ) f ( a ) b a ) {\displaystyle f'^{-1}\left({\frac {f(b)-f(a)}{b-a}}\right)} en prenant f ( x ) = ln x {\displaystyle f(x)=\ln x} .
  • S 1 2 ( a , b ) = ( b + a 2 ) 2 {\displaystyle S_{\frac {1}{2}}(a,b)=\left({\frac {{\sqrt {b}}+{\sqrt {a}}}{2}}\right)^{2}} est leur moyenne (de Hölder) d'ordre 1/2.
  • lim p 1 S p ( a , b ) = 1 e ( b b a a ) 1 / ( b a ) {\displaystyle \lim _{p\to 1}S_{p}(a,b)={\frac {1}{e}}\left({\frac {b^{b}}{a^{a}}}\right)^{1/(b-a)}} est leur moyenne identrique. Elle est obtenue à partir de la formule f 1 ( f ( b ) f ( a ) b a ) {\displaystyle f'^{-1}\left({\frac {f(b)-f(a)}{b-a}}\right)} en prenant f ( x ) = x ln x {\displaystyle f(x)=x\cdot \ln x} .
  • S 2 ( a , b ) {\displaystyle S_{2}(a,b)} est leur moyenne arithmétique.
  • S 3 ( a , b ) = a 2 + b 2 + a b 3 = M q ( a , b , M g ( a , b ) ) {\displaystyle S_{3}(a,b)={\sqrt {\frac {a^{2}+b^{2}+ab}{3}}}=M_{q}(a,b,M_{g}(a,b))} s'exprime à partir de la moyenne quadratique et de la moyenne géométrique de a et b.
  • lim p S p ( a , b ) {\displaystyle \lim _{p\to \infty }S_{p}(a,b)} est le maximum de a et b.

Généralisations

Pour plusieurs variables

On peut généraliser cette moyenne à n + 1 variables en considérant le théorème des accroissements finis généralisé exprimé à l'aide des différences divisées. On obtient :

S p ( x 0 , , x n ) = f ( n ) 1 ( n ! f [ x 0 , , x n ] ) {\displaystyle S_{p}(x_{0},\dots ,x_{n})={f^{(n)}}^{-1}(n!\cdot f[x_{0},\dots ,x_{n}])} avec f ( x ) = x p {\displaystyle f(x)=x^{p}} .

Pour une fonction quelconque

La définition M f ( a , b ) = f 1 ( f ( b ) f ( a ) b a ) {\displaystyle M_{f}(a,b)=f'^{-1}\left({\frac {f(b)-f(a)}{b-a}}\right)} pour a , b > 0 {\displaystyle a,b>0} est possible dès que la fonction f {\displaystyle f} est strictement convexe et dérivable sur ] 0 , + [ {\displaystyle ]0,+\infty [} . On a vu ci-dessus les cas f ( x ) = x p , ln x , x ln x {\displaystyle f(x)=x^{p},\ln x,x\ln x} .

Pour f ( x ) = e x {\displaystyle f(x)={\rm {e}}^{x}} , on a M f ( a , b ) = ln ( e b e a b a ) {\displaystyle M_{f}(a,b)=\ln \left({\frac {{\rm {e}}^{b}-{\rm {e}}^{a}}{b-a}}\right)} dont on peut noter qu'elle n'est pas homogène [2].

D'autre part, on peut montrer que la moyenne harmonique ne peut être obtenue comme moyenne de type M f {\displaystyle M_{f}} [2].

Moyennes bi-paramétriques

On peut définir des moyennes de Stolarsky pour deux paramètres p et q par[3]:

S p , q ( a , b ) = { a si  a = b > 0 S p ( a , b ) si  q = 0 ( q ( b p a p ) p ( b q a q ) ) 1 / ( p q ) si   p q ( p q ) 0 exp ( 1 p + b p ln ( b ) a p ln ( a ) ) b q a q ) si   p = q 0 G ( a , b ) si   p = q = 0 {\displaystyle S_{p,q}(a,b)={\begin{cases}a&{\text{si }}a=b>0\\S_{p}(a,b)&{\text{si }}q=0\\\left({\frac {q(b^{p}-a^{p})}{p(b^{q}-a^{q})}}\right)^{1/(p-q)}&{\text{si}}\ pq(p-q)\neq 0\\\exp \left(-{\frac {1}{p}}+{\frac {b^{p}\ln(b)-a^{p}\ln(a))}{b^{q}-a^{q}}}\right)&{\text{si}}\ p=q\neq 0\\G(a,b)&{\text{si}}\ p=q=0\end{cases}}} .

Voir aussi

  • Moyenne d'ordre p
  • Moyenne de Lehmer

Références

  • (en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Stolarski mean » (voir la liste des auteurs).
  1. (en) Kenneth B. Stolarsky, « Generalizations of the logarithmic mean », Mathematics Magazine, vol. 48,‎ , p. 87–92 (ISSN 0025-570X, DOI 10.2307/2689825, JSTOR 2689825, zbMATH 0302.26003)
  2. a et b J.B. Hiriart-Urruty, « Il y a encore du TAF », Losanges,‎ , p. 41 (lire en ligne Accès limité)
  3. (en) Edward Neuman, « Stolarsky means of several variables », Journal of Inequalities in Pure and Applied Mathematics, vol. 6, no 2,‎ (lire en ligne)
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