কেন্দ্রপ্রবণতার বিভিন্ন পরিমাপকে ভেরিয়েশনাল প্রবলেমের (দেখুন: ক্যালকুলাস অফ ভেরিয়েন্স বা ভেদের কলনবিদ্যা) সমাধান হিসেবে প্রকাশ করা যায়। যেখানে কেন্দ্রমান থেকে বিচ্যুতি(পার্থক্য বা ভেদ) হ্রাস করারটাই মূল লক্ষ্য। ধরাযাক কোনো পারিসংখ্যানিক উপাত্ত দেওয়া আছে যেখানে এমন একটি গড় মান চাওয়া হচ্ছে যেন ভেরিয়েশন সবচেয়ে কম হয়। অর্থাৎ কেন্দ্রমান হিসেবে যে সবকল মানকে নেওয়া যায় তাদের মধ্যে সেটিকেই নিতে হবে যার জন্য পুরো উপাত্তের ভেরিয়েন্স সবচেয়ে কম হয়। 
"L" স্পেস হিসাবে চিন্তা করলে সম্পর্কটা দাঁড়ায়:
অর্থাৎ, গড় মান হিসেবে অন্য কোনো বিন্দুর তুলনায় গাণিতিক গড়ের সাপেক্ষে আদর্শ বিচ্যুতি (স্টান্ডার্ড ডেভিয়েশন) সবচেয়ে কম কম হবে। গড়ের এই অনন্যতা(ইউনিকনেস) কনভেক্স অপটিমাইজেশন থেকে উৎসরিত। অবশ্যই কোনো একটি নির্ধারিত উপাত্ত তালিকা x এর জন্য, ফাংশন:
"L" নর্মে ধ্রুবক c এর সাপেক্ষে মানসমূহের বিচ্যতি প্রকাশ করে। যেহেতু "ƒ" ফাংশনটি, একটি সুনির্দিষ্ট কনভেক্স কোএর্সিভ ফাংশন, সেহেতু এমন একটি মিনিমাইজার, c(যার জন্য ফাংশনটির মান ন্যূনতম/সর্বনিম্ন) থাকবেই এবং সেটা অনন্য(ইউনিক)।

সেই হিসেবে দেখলে মধ্যক মান সাধারণত অনন্য(ইউনিক) না। বস্তুত, কোনো বিচ্ছিন্ন সংখ্যাবিস্তারের (ডিস্ক্রিট ডিস্ট্রিবিউশন) দুইটি কেন্দ্রীয় বিন্দুর অন্তর্বর্তী যে কোনো বিন্দুর জন্যই গড় পরম বিচ্যুতি সর্বনিম্ন হয়। "L" নর্মের বিচ্যুতির ফাংশন
স্ট্রিক্টলি কনভেক্স নয়, যেখানে স্ট্রিক্ট কনভেক্সিটি মিনিমাইজারের অনন্যতার জন্য অপরিহার্য। এ সত্তেও "L" নর্মে মিনিমাইজার অনন্য।

হারমনিক গড়
ভেরিয়েশনাল সমস্যার সমাধান
গাণিতিক গড়
ফাংশনসমূহের গড়