4.2勒贝格积分的极限定理
第八讲 勒贝格积分的极限定理及应用
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第8讲勒贝格控制收敛定理及应用一、勒贝格控制收敛定理问题 ()d ()d (lim l d im ).b b bk k a a a k k f x x f x x f x x →∞→∞==⎰⎰⎰ lim ()(),k k f x f x →∞=若能否推出极限运算与积分运算只有在很强的条件下(一致 收敛)才能交换二者次序——黎曼积分的局限性定理 (勒贝格控制收敛定理)1){(},n k k f x E ∞=⊆是上的可测函数列设若注 定理中控制函数的可积性是必不可少的.(2) ,, ()(),() a.e. ,()k k f x F x x E F x E ∈≤∈存在使得对任意的(),()(),k f x f x E ∈则且(1) lim ()(),a.e. .k k f x f x x E →∞=∈lim ()d ()d .k E E k f x x f x x →∞=⎰⎰[0,),E =+∞设考虑反例 函数序列[0,]1, [0,]()(),1,2,0, k k x k f x x k x kχ∈⎧===⎨>⎩{}()(),()1,a.e. ,k f x F x F x E ≥控制的函数必须{}()()1,k f x E f x ≡显然在上处处收敛于()F x E L 则在上不是可积的.()f x E L 在上也不可积的.k y x O推论1 (勒贝格有界收敛定理)注 推论1中的条件(3)不能缺少.0,(),a.e. ,(2) k M f x M x E >≤∈存在常数 控制函数的可积性 (3) ().m E <+∞ 1){(},n k k f x E ∞=⊆是上的可测函数列设若(1) lim ()(),a.e. .k k f x f x x E →∞=∈(),()(),k f x f x E ∈则且lim ()d ()d .k E E k f x x f x x →∞=⎰⎰推论2 (逐项积分)1()()(1,2,), ()d ,i i E i u x E i u x x ∞=∈=<+∞∑⎰ 且设有则1(1)();i i u x E ∞=∑ 在上几乎处 处收敛 (2)()(),f x E ∈其和函数且1()d .i i E u x x ∞==∑⎰1()()d d E E i i x u x f x x ∞=⎡⎤=⎢⎥⎣⎦⎰⎰∑例1 分析 [0,1],lim ()0,n n x f x →∞∈=则对有[]0,1,x ∈当时由于[]0,111sup |()0|sin12n n n x f x f n β∈⎛⎫=-≥= ⎪⎝⎭0,→二、应用举例1220lim()sin d .1n nx R nx x n x →∞+⎰求极限先积分后求极限实难进行, 故需交换次序.解 22()sin ,[0,1]1n nx f x nx x n x=∈+令 ()0,[0,1].n f x x →∈即[]{()}0,1.n f x ⇒在上不一致收敛00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-0.2-0.100.10.20.30.40.5x (10 x/(1+100 x 2)) sin(10 x)22()sin ,[0,1]1n nx f x nx x n x =∈+1n =2n =3n =非一致收敛的几何直观验证勒贝格控制收敛定理221()(),[0,1].122n nx nx f x F x x n x nx ∆≤≤==∈+注意到 由R 积分和L 积分的关系, 以及勒贝格控制收敛定理有22[0,1]lim ()sin d 1n nx L nx x n x →∞=+⎰22[0,1]()sin d 1lim n nx L nx x n x →∞⎛⎫= ⎪+⎝⎭⎰[0,1]()0d 0.L x ==⎰1220lim()sin d 1n nx R nx x n x →∞+⎰求函数列积分的极限问题1) 若利用R 积分理论来求, 则需验证函数列在积分区间[a , b ]上的一致收敛性.则利用R 积分与L 积分的关系, 以及勒贝格控制收敛定理.[,]()([,]),()([,]),()()d ()()d .b a b a f x a b f x a b L f x x R f x x ∈∈=⎰⎰若则且 2) 若函数列在区间上不一致收敛, R 积分理论失效亦是如此,直接利用逐项积分性质毋庸置疑。
4.2勒贝格积分的极限定理
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f(x) fn(x) 说明 小于等于显然成立, f1(x)
因为fn(x)总在f(x)的下方, 只需证明大于等于。 fn+1(x)
没有假定fn(x) 任何收敛性
问题
?
若 lim f n ( x ) f ( x ),
n
b
ห้องสมุดไป่ตู้
lim f n ( x )dx
n a
a
b
f ( x )dx
Riemann积分的局限性 极限运算与积分运算只有在很强的条件下(一致收敛)才能交 换积分次序
函数列 f n 一致收敛于 f 的几何意义:如图所示,
a
b
x
状区域之内.
函数列 { x n } 在区间 (0, 1) 上
y
1
不一致收敛, 从几何意义上
看, 就是存在某个预先给定
的 (<1), 无论 N 多么大, 总存在某条曲线
y x ( n N ),
n
x1
x2
O
x3
1
x
不能全部落在由 y 与
图 13 2
y 夹成的带状区域内
0, N 0, 对于序
号大于 N 的所有曲线
y f n ( x ) ( n N ),
都落在曲线 y f ( x )
y
y f ( x)
y f ( x) y fn ( x)
y f ( x)
与 y f ( x ) 所夹的带
O
lim f n ( x)dx f ( x)dx ?
n E E
注 定理1反映了L 积分值与积分域之间的一种依赖关系:
勒贝格逐项积分定理证明勒贝格控制收敛定理
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勒贝格逐项积分定理是数学分析领域的重要定理之一,它为我们理解积分与极限之间的关系提供了重要的理论基础。
在本文中,我将对勒贝格逐项积分定理进行深入探讨,并尝试给出其证明,同时还会结合勒贝格控制收敛定理进行分析。
我将从基本概念出发,逐步展开讨论,帮助读者充分理解这一重要定理。
1. 勒贝格积分的概念在开始探讨勒贝格逐项积分定理之前,我们首先需要了解勒贝格积分的基本概念。
勒贝格积分是对变量在某个区间上的函数进行积分的一种方法,与黎曼积分不同的是,勒贝格积分对函数的可积性有更加严格的要求。
这种积分方法在处理一些特殊的函数和收敛性问题时具有重要的应用价值。
2. 逐项积分的概念在研究级数的收敛性时,我们常常会接触到逐项积分的概念。
逐项积分是将级数中的每一项进行单独的积分,然后再考察这些积分的收敛性。
逐项积分在分析级数的收敛性和积分之间的关系时起着重要的作用,而勒贝格逐项积分定理正是对逐项积分的一个重要的推广和应用。
3. 勒贝格逐项积分定理的表述勒贝格逐项积分定理是关于逐项积分和函数极限交换次序的定理。
它指出,如果级数在某个区间上逐项积分后收敛,那么这个逐项积分所得的函数的极限与原级数在该区间上的逐项积分所得的函数的极限是相同的。
这个定理在分析级数的逐项积分和函数极限的关系时起着至关重要的作用。
4. 勒贝格逐项积分定理的证明为了证明勒贝格逐项积分定理,我们需要结合勒贝格控制收敛定理来进行分析。
勒贝格控制收敛定理是判别逐项积分收敛的重要定理,它为我们提供了一种有效的方法来判断逐项积分的收敛性。
通过对级数的逐项积分进行适当的控制,我们可以得到逐项积分的收敛性,从而进一步推导出勒贝格逐项积分定理。
5. 个人观点与理解在我看来,勒贝格逐项积分定理是数学分析领域中的一个重要定理,它揭示了级数逐项积分和函数极限之间的深刻关系。
通过对该定理的深入理解,我们不仅可以更加深刻地理解级数的收敛性和逐项积分的性质,还可以为解决一些实际问题提供重要的理论支持。
勒贝格 Lebesgue 定理
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勒贝格定理
注:若f ( x), g( x)在[a,b]上可积,f ( x)与g( x)可以复合, f ( g( x))在[a,b]上也不一定可积.
例如:R(
x)为[0,1]上黎曼函数,取f
(u)
1, u 0, u
f ( qk ) 0 pk
存在无理数序列
k
,
lim
k
k
x, lim k
f
(k )
lim
k
k
=x
f ( x)在[0,1]不连续点集D( f ) 0,1,
D( f )是区间,不是零测集,f ( x)在[0,1] 有界,所以f 在[0,1]上不可积.
勒贝格定理应用
例4
判断函数在0,1
可积性.f
(
x)
1 x
0 f ( x) 1,函数有界.
y 1
o 1 1 1 1
1x
543 2
f
( x)在[0,1]上有界并且其不连续点集D(
f
)
1
n
n
2, 3,
{0},
D( f )是可数集,所以是零测集,所以f 在[0,1]上可积.
勒贝格定理应用
例2 判断下面函数在[0,1]上可积性
y
f
(
x
)
sgn
勒贝格定理
推论
1) 如果f 在a,b可积 f 0 ,则1/ f 在a,b可积; 2) 如果f , g在a,b可积,则fg在a,b可积; 3) 如果f 在a,b可积,则f 在任何子区间c,d a,b可积; 4) 如果f , g在a,b可积 g 0,则f / g在a,b可积;
4.2勒贝格积分的极限定理
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有
lim f n ( x)dx lim f n ( x )dx f ( x)dx
n E E n E
(4.2.1)
成立? 根据 Egroff 定理, 0 , 使{ f n ( x)} 在 E E E E , 上一致收敛到 f ( x ) ,且 mE .因此,在 E E 上显然有等 式 (4. 2. 1) 成立. 所以问题转化为在 E 上是否有等式 (4. 2. 1) 成立?由于 f n ( x) F ( x ) , a.e 于 E ,于是
lim
n [0,1]
f n ( x)dx 0
证明
首先证明 f n 是有界可测函数列. 事实上, 当 nx 1 时,
(nx) s 1 f n ( x) 1, 1 (nx ) s1 1 (nx) s1
故 f n ( x) 1. 对 x [0,1] , f n ( x)
故
E Ek
F x dx E F x dx Ek F x dx
E F x dx Ek F x k dx 4 .
(4.2.4)
由于 mEk , 故应用 Step1 的结论, 0 , 必能取到 N , 当 n N 时,有
a.e 于 E .如果 f n f ,则 f 在 E 上 L-可积且
lim E f n dx E lim f n dx E fdx .
n n
证明 (1) 由于 f n f ,根据 Riesz 定理, f nk f n ,使得
LEBESGUE积分极限定理
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lim fn
n
lim n
fn
即得2)。
12
定理3.2.4(Lebesgue控制收敛定理) 设 E M , fk M (E) 且有
lim
k
fk (x)
f
(x)
a.e.
若存在 F L E 使得 | fn(x) | F(x)
a.e.,则
fn, f LE
且
lim
k
fk (x)dx
f (x)dx
E
由于
lim
k
g
k
(
x)
0,
a.e.
得
lim
k
gk (x)dx 0,
E
即
lim
k
gk (x)dx 0.
E
最后,由 gk (x) | fk (x) f (x) |, k 1, 2,L
E f xdx E fn xdx E gn xdx,
令 n ,即知命题成立。 15
推论3.2.5设 E M , fnM (E) ,且 fn m f 若 F LE ,满足 fn F a.e. ,则
f E
x dx
E f xn xdx n1
f xdx
n1 En
类似的,
f xdx
f xdx.
E
n1 En
5
若 f 在 E 上积分存在,
E f xdx 与 E f xdx
至少一个有限,
不妨设 于是正项级数
特别的,n
E f xdx .
f xdx f xdx
n1 En
E
f xdx En
所以 f 在 En 上积分存在。
6
若 f LE ,即 f xdx E
lebesgue积分的几个充要条件
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lebesgue积分的几个充要条件Lebesgue分是一种实用的数学概念,它用于衡量定义在某一特定函数上的极限。
它于1902年由法国数学家H. 依拉克莱(Henri Lebesgue)提出,是现代分析学中最基础而又最重要的定义之一。
它被广泛用于各种不同的数学问题,如求解偏微分方程、研究随机过程、处理信号等等。
Lebesgue分的几个充要条件是:(1)长性:函数的积分和总面积大于等于0,即积分函数f(x),其面积I=∫af(x)dx≥0;(2)均值定理:当f(x)为连续函数时,即积分函数f(x),其面积I=∫af(x)dx既可以计算函数的积分,又可以计算函数的平均值,即有I=∫a[f(x)]dx=f(x)dx/n;(3)许使用分段/离散函数,一般情况下,可以用离散函数替代连续函数来计算积分,即可以用一个小的窗口,以一定的步长来计算离散函数的积分,而不需要使用连续函数;(4)法性质:即函数的积分可以分解为多个积分,并可以结合得到最后的总积分,即有I=∫af(x)dx=∑∫af1(x)dx+∫af2(x)dx+……+∫afn(x)dx;(5)盖定理:函数的积分可以用来表示定义域[a,b]的面积,也可以用来表示图像下面的积分面积,即有I=∫af(x)dx=∫bak(x)dx,其中k(x)为图像下面的函数;(6)换性质:函数积分的顺序是可以换的,即有I=∫af(x)dx=∫bf(b-x)dx;(7)线性性质:函数积分与系数相乘是线性关系,即有I=∫af(x)dx=c∫af(x)dx,其中c∈R。
Lebesgue分有很多种应用,它可以用来测量一个连续函数的极限界限,也可以用来计算多变量的函数的积分。
它也被广泛应用于函数分析、统计信号处理、最优化、概率和复变函数等领域,用来研究复杂的数学结构。
例如,可以用它来计算多元函数的导数、研究随机过程,解决最优化问题,研究复杂的微积分函数结构等等。
虽然Lebesgue分有一些明确的充要条件,但它们在实际应用中也不是绝对的。
勒贝格积分学习内容
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勒贝格积分学习内容本章的中心内容是建立一种新的积分−− 勒贝格积分理论。
它也是实变函数数论研究的中心内容。
一、关于勒贝格积分的建立本章首先引入测度有限点集上有界函数的积分,这是全章的基础,建立有界函数的积分时应注意两点:一是黎曼积分意义下的积分区间,现已被一般点集所代替;二是分划的小区间长度,现已被点集的测度所代替。
一般集合上一般函数的积分是通过两步完成的。
第一步是建立非负函数的积分。
它是通过非负函数表示为有界函数列的极限、把无穷测度集合表示为测度有限集列的极限来完成的。
第二步是建立一般函数的积分,它是将其分解两个非负函数(正部与负部)的差的办法来完成的。
二、勒贝格积分的性质勒贝格积分的性质主要反映在以下几个方面:(1)勒贝格积分是一种绝对收敛积分,即)(x f 在E 上可积当且仅当)(x f 在E 上可积()(x f 在E 上可测),这是它与黎曼积分重要区别之一。
(2)勒贝格积分的绝对连续性,设)(x f 在E 上可积,则对任意0>ε,存在0>δ,使当E e ⊂且 δ<e m 时,恒有ε<⎰ex x f d )( (3)勒贝格积分的唯一性.即0d )(=⎰E x x f 的充要条件是..0)(e a x f =于E .由此可知,若)(x f 与)(x g 几乎相等,则它们的可积性与积分值均相同。
(4)可积函数可用连续函数积分逼近,设)(x f 是可积函数,对任意0>ε,存在],[b a 上的连续函数)(x ϕ,使εϕ<-⎰],[d )()(b a x x x f此外尚有许多与黎曼积分类似的性质,如线性性、单调性、介值性等,望同学们自己总结、比较三、关于积分极限定理积分极限定理是本章的重要内容,这是由于积分号下取极限和逐项积分,无论在理论上还是应用上都有着十分重要的意义,其中勒贝格控制收敛定理(定理5.4.1),列维渐升函数列积分定理(定理5.4.2)和法都定理(定理5.4.4)在现代数学中都有广泛的应用。
勒贝格微分定理
![勒贝格微分定理](https://img.taocdn.com/s3/m/d5403000bc64783e0912a21614791711cd79795a.png)
勒贝格微分定理勒贝格微分定理是1870年由德国数学家威廉勒贝格(WilhelmLebesgue)提出的定理,其定义了一个函数在某一区域上的无穷累积和以及在该区域上一阶导数的关系。
作为统计学中最基本的定理,它改变了人们对函数的理解,开拓了对函数的分析,并且被广泛应用于非线性运筹学、概率计量、偏微分方程等领域,因而被誉为20世纪数学史上最重要的定理之一。
一、定理的定义勒贝格微分定理的定义如下:设R为实数域上的某一区域,若函数f(x)在R上可导,则$$int_{a}^{b} f(x)dx=f(b)-f(a)$$其中,a,b均为R上的点。
二、证明一般情况下,函数f(x)在R上一定是连续函数,并且可导,则根据微积分中对连续函数求积分定理可得:$$int_{a}^{b} f(x)dx=F(b)-F(a)$$其中F(x)=f(x),F(x)为f(x)的反函数。
令F(x)=F(x)-F(x),即有$$int_{a}^{b} f(x)dx=f(x)-f(x)$$又因为f(x)在R上可导,则f(x)也是连续函数,根据上式可得 $$int_{a}^{b} f(x)dx=f(b)-f(a)$$三、应用勒贝格微分定理被广泛应用于非线性运筹学、概率计量、偏微分方程等领域。
在非线性运筹学中,通过该定理可求解一些复杂的极值问题;在概率计量中,它可用来推导期望值、方差等基本概念;在偏微分方程中,可应用它来求解一些椭圆型偏微分方程的解等等。
四、总结勒贝格微分定理是20世纪数学史上最重要的定理之一,它改变了人们对函数的理解,开拓了对函数的分析,并被广泛的应用到各个领域,如非线性运筹学、概率计量、偏微分方程等。
它的定义是:设R为实数域上的某一区域,若函数f(x)在R上可导,则$$int_{a}^{b} f(x)dx=f(b)-f(a)$$其中,a,b均为R上的点。
勒贝格积分的性质与应用
![勒贝格积分的性质与应用](https://img.taocdn.com/s3/m/bb3e7258680203d8cf2f24ae.png)
勒贝格积分的性质与应用摘要:在函数勒贝格积分存在的条件下,对勒贝格积分的性质进行思考和证明,将勒贝格积分性质进行扩展和进一步的研究。
同时,对勒贝格积分性质的应用进行整理,突出勒贝格积分的优点,从而对勒贝格积分性质和应用形成更加清晰的认识,促进与积分性质相关问题的解决,提高应用实变函数理论分析问题与解决实际问题的能力。
关键词:勒贝格积分性质应用0.引言黎曼积分的出现,使得一大类在牛顿积分意义下或柯西积分意义下不可积的函数进行积分变成了可能,从而使得常见的积分问题基本上都能得到完满的解决,但黎曼可积的函数主要的还是连续函数,或者说不连续点不太多的函数[1]。
针对Riemann积分中存在的缺陷,法国数学家勒贝格成功的引入了一种新的积分,即Lebesgue积分。
勒贝格积分是实变函数论的中心内容,积分理论建立在勒贝格测度论的基础上,是黎曼积分理论的升华,它不仅包含了黎曼积分理论的成果,而且很大程度上摆脱了黎曼积分的困境。
勒贝格意义上的积分,使得可积函数类大大增加,而且具有良好的性质,积分与极限交换顺序的条件也大大减弱,使积分运算更加便捷,更适合数学各分支及很多实际问题的需要[2][3]。
1.勒贝格积分的双向性[4]在黎曼积分中,函数黎曼可积与函数具有黎曼积分值是等价的。
但在勒贝格积分中,函数勒贝格可积与函数具有勒贝格积分值并不等价。
勒贝格可积与勒贝格积分的定义区别:勒贝格积分存在:设f(x)是E上的可测函数,若非负可测函数f+(x),f−(x)在E上的积分不同时为+∞,则称f(x)在E上有积分,并定义f(x)在E上的积分为∫f(x) E dx=∫f+(x)Edx−∫f−(x)Edx。
积分值为有限数或±∞。
勒贝格可积:设f(x)是E上的可测函数,若非负可测函数f+(x),f−(x)在E上的积分都为有限数时,即当f+(x)与f−(x)均在E上可积时,称f(x)在E上可积,其积分值为有限数。
2.勒贝格积分的性质目前关于勒贝格积分的诸多性质,大多都是在函数勒贝格可积的条件下给出的,然而有很多实际问题当中出现的函数虽然具有勒贝格积分,但不是勒贝格可积的,这类积分就不能用勒贝格可积条件下的诸多性质。
勒贝格逐项积分定理证明勒贝格控制收敛定理
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勒贝格逐项积分定理证明勒贝格控制收敛定理
摘要:
一、勒贝格逐项积分定理
1.勒贝格逐项积分定理的概念
2.勒贝格逐项积分定理的推导过程
二、勒贝格控制收敛定理
1.勒贝格控制收敛定理的概念
2.勒贝格控制收敛定理的证明过程
正文:
一、勒贝格逐项积分定理
勒贝格逐项积分定理,是数学分析中的一种重要定理,它指出:对于可积函数序列,如果其逐项可积,那么这个序列的积分也是可积的,且其积分的值等于序列中每个函数的积分的极限。
勒贝格逐项积分定理的推导过程主要依赖于勒贝格积分的可积性,即只要序列中的每个函数都可积,那么序列的积分也是可积的。
此外,还需要利用极限的保号性,即如果一个序列的极限非负,那么这个序列的每个元素也非负。
二、勒贝格控制收敛定理
勒贝格控制收敛定理,是数学分析中的又一个重要定理,它指出:对于可积函数序列,如果其逐项可积,并且每个函数都可以被一个可积函数控制,那么这个序列的积分等于序列中每个函数的积分的极限。
勒贝格控制收敛定理的证明过程主要是利用了勒贝格逐项积分定理,以及
函数的控制性。
首先,根据勒贝格逐项积分定理,序列的积分是可积的。
然后,由于每个函数都可以被一个可积函数控制,所以可以得到序列的积分的极限等于每个函数的积分的极限。
Lebesgue积分
![Lebesgue积分](https://img.taocdn.com/s3/m/b0899fdd83d049649b6658f5.png)
{ } 集) 记 T =maxΔxi 称为分割 T 的纯度或模。 1≤i≤n
的分
割
L 积分
设 E ⊂ Rn 是一个非空可测集,如果
n
E = U Ei ,其中各 Ei 为互不相交的非空 i=1
{ } 可测集,则称有限集 D = Ei 是 E 的一个
{ } 可测分割。设 D' = En' 是 E 的另一分割
积分的绝对连续性是 L-积分的重要特征,在连续函数平均逼近定理、 可测函数列控制收敛定理、L 积分中牛顿—莱布尼兹公式的推广应用等 很多重要定理的证明中都用到此性质。
⑵ L 积分的绝对可积性:
f (x) L 可积的充分必要条件为 f (x) L 可积。
134
由此,对于 L 积分可积亦绝对可积。这一特性与 R 积分有所不同。
R 积分的可积性可能依赖于被积函数的正负值相消;而 L 积分主要依靠 f
的绝对值受到一定的“控制”,当 f < g ,无论 f 如何复杂,若 g 可积,
则 f 必定可积。由此,显示了 L 积分较 R 积分的优越性;并说明 L 积分
可以看成 R 定积分的推广,但不是 R 广义积分的推广。
⑶ 变上限积分函数的绝对连续性:
130
收敛定理是 L 积分的重要结论;L 积分的绝对连续性是 L 积分的重要特 征,很多问题的证明用此性质;可测函数可以用连续函数平均逼近、零 测度集不影响函数的可积性及积分值等等是很有用的结论。对于 L 积分 性质的学习,要注意分清哪些只需积分有意义就成立,哪些必须函数可 积才成立。
3、函数列积分的极限定理理论上很重要,是全章的重点之一。注意 掌握几个定理各自的特点、条件、结论和相互联系,会用于解决问题。
[ ] a , b 积分区域, f (x) 是被积函数。
勒贝格积分tou
![勒贝格积分tou](https://img.taocdn.com/s3/m/94a49796aef8941ea66e0514.png)
E f+ (x) dmE |f(x)|dm<+, Ef-(x)dm E|f(x)|dm<+ E f(x)dm E f+ (x) dm- Ef-(x)dm<+
f(x)在E上可积, |E f(x)dm| E f+ (x) dm+Ef-(x)dm =E|f(x)dm|< +
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{[f (x)]n}是一非负有界可测函数列, 称[f (x)]n 为 f (x)的第n截断函数.
都存在
存在
注:当极限值有限时,称f(x)在E上L可积; 当极限值无限时,则称f(x)在E上 有积分。
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(2) 设m(E)<+, f (x)是E上的一般无界可测函数.则有
第8页 注:在零测集上任意改变被积函数的值,或被积函数无定义,都不影响函数 的可积性及积分值。(L积分与R积分的显著区别) 例:在[0,1],dirichlet函数D(x)=0(a.e.), 从而有:
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2. 无界函数及测度无限集上的L积分 (1) 设m(E)<+, f (x)是E上的非负无界可测函数.作函数
第1页
第二节 勒贝格积分
•勒贝格积分思想的产生 •勒贝格积分的概念和性质 •积分极限定理
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一、勒贝格积分思想的产生 1. 黎曼(Riemann)积分(即定积分)的基本思想 设f(x)在[a,b]上有界,分割[a,b],作乘积,求和,取极限
2.达布(Darbour)大和与达布小和 设xi(i=1,2,..n)为区间[a,b]的任一分点组, 记 :
lebesgue积分收敛定理
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Lebesgue积分收敛定理是关于Lebesgue积分的收敛性的一个重要定理,它在实分析、复变函数等领域有着广泛的应用。
Lebesgue积分是勒贝格提出的一种广义的积分概念,可以处理一些传统的黎曼积分难以处理的函数,它的收敛性定理对于理解积分的性质,以及在数学分析、概率论等领域的应用有着重要的意义。
Lebesgue积分收敛定理的表述比较复杂,但是在实际的应用中,它对于理解和解决一些重要的数学问题具有重要的意义。
这个定理在分析、概率论、调和分析等领域都有着重要的应用。
下面我们将对Lebesgue 积分收敛定理进行详细的介绍和解释。
一、Lebesgue积分的定义在介绍Lebesgue积分收敛定理之前,我们先来回顾一下Lebesgue积分的定义。
给定一个可测函数$f: \mathbb{R} \rightarrow\mathbb{R}$,我们可以定义其Lebesgue积分为:$$\int_{\mathbb{R}} f(x) d\mu (x)$$其中$\mu$是勒贝格测度,对于可积函数$f$,其Lebesgue积分可以通过分割区间,对每个小区间上的函数值进行积分求和的方式进行定义。
Lebesgue积分的引入和定义是为了克服黎曼积分在处理某些特殊情况下的局限性。
二、Lebesgue积分收敛定理的主要内容Lebesgue积分收敛定理是关于Lebesgue可积函数序列的收敛性的一个重要定理,它有助于我们理解Lebesgue积分的性质,并在数学分析、概率论、调和分析等领域有着重要的应用。
Lebesgue积分收敛定理的表述如下:设$\{f_n(x)\}$是一列在$\mathbb{R}$上的可测函数序列,并且存在一个可测函数$f(x)$,使得对几乎所有$x \in \mathbb{R}$,有:$$\lim_{n \to \infty} f_n(x) = f(x)$$并且存在一个可积函数$g(x)$,使得对几乎所有$x \in \mathbb{R}$,有:$$|f_n(x)| \leq g(x), \quad \forall n$$那么有:$$\lim_{n \to \infty} \int_{\mathbb{R}} f_n(x) d\mu (x) =\int_{\mathbb{R}} f(x) d\mu(x)$$这个定理的主要内容是对于Lebesgue可积函数序列的收敛性进行了严格的描述和证明,它表明了当一个可测函数序列在几乎处处收敛于一个可测函数时,其Lebesgue积分也会收敛于相同的值。
勒贝格有界收敛定理
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勒贝格有界收敛定理
勒贝格有界收敛定理是实分析中一项重要的定理,它描述了函数
序列在满足一定条件下的收敛性质。
假设有函数序列(fn)在区间[a,b]上逐点收敛于函数f(x),并且满足所有函数在该区间上的绝对值都不超过M。
那么,函数序列在该区间上的积分逐点也收敛于f(x),且收敛的极限值也不超过M*(b-a)。
该定理的证明非常严谨,但是可以通过直观理解来获取一些启示。
简单来说,假设有一个连续的曲线,在不断地被一些有界的函数序列
逼近,那么当这些函数趋近于无穷时,它们的极限函数就是该曲线。
这个定理对于实分析的研究有着广泛的应用,比如在微积分、泛
函分析以及偏微分方程的研究中都有着重要的作用。
它可以被用来证
明导数和积分的交换律、函数级数的收敛性以及许多其他重要的数学
定理。
此外,勒贝格有界收敛定理也对于理解物理现象有着帮助。
它可
以被应用在粒子运动、热传导和电学中,以模拟物理系统中的运动和
变化。
总之,勒贝格有界收敛定理是实分析中不可或缺的一部分,了解
它的应用场景和证明方法可以提高我们的数学素养,为更深入的研究
打下坚实的基础。
第五章,第二节 Lesbesgue积分的极限定理
![第五章,第二节 Lesbesgue积分的极限定理](https://img.taocdn.com/s3/m/8735e15f804d2b160b4ec01b.png)
= 0 0 +
∑
∞
n =1
( 1 ) n 2 n 1 n = 3 3
4.Fatou引理 4.Fatou引理 若fn(x)为E上非负可测函数列,则 ∫ lim f ( x)dx ≤ lim ∫ f ( x)dx
E n n →∞ n →∞ E n
lim f n ( x) = sup inf { f m ( x)}
∫
a
例
试从
证明
1 = (1 x) + ( x 2 x 3 ) + K + ( x 2 n 2 x 2 n 1 ) + K ,0 < x < 1 1+ x
1 1 1 ( 1) n +1 + + K + + K ln 2 = 1 2 3 4 n
解:令 f n ( x ) = x 2 n 2 x 2 n 1 , x ∈ ( 0 ,1), n = 1, 2 ,3, L
解:令Gn 为Cantor集P的余集中长度为1/3n 的构成区间的并,由条件知f(x)是[0,1]上的 非负可测函数,根据积分的可数可加性知
∫
[ 0 ,1 ]
f ( x ) dx =
∞
∫
P0 ∪ ( ∪ G
n =1
∞
n
)
f ( x ) dx
=
∫
P0
f ( x ) dx + ∑
n =1
∫
Gn
f ( x ) dx
f ( x)dx = ∫ f ( x)dx + ∫ f ( x)dx
E1 E2 E1 E2
= ∫ g ( x)dx + ∫ g ( x)dx = ∫ g ( x)dx
实变函数论课件第20讲 Lebesgue积分的极限定理(续)、可测矩形
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以看出,之所以需要一个可积的控制函
数,是为了使得函数序列在测度充分小
的集合上的积分可以由某个可积函数在
该集合上的积分控制,进而其积分的绝
对连续性相对于n具有某种“一致连续
性”条件来替代,这种一致连续性即下
面的
实变函数论课件第20讲 Lebesgue 积分的极限定理(续)、可测矩形
第20讲 Lebesgue积分的极限定理(续)、 可测矩形
第20讲 Lebesgue积分的极限定理(续)、 可测矩形
目的:掌握Vitali定理,并能熟练运用。 熟悉乘积空间中的可测矩形概念。
重点与难点:Vitali定理及其证明。
实变函数论课件第20讲 Lebesgue 积分的极限定理(续)、可测矩形
第20讲 Lebesgue积分的极限定理(续)、 可测矩形
第20讲 Lebesgue积分的极限定理(续)、 可测矩形
首先假设 A 与 B 都有界。 (i) 如果 A, B 都是长方体,则 A×B 是 Rnm中的长方体,显然可测。 (ii) 如果 A, B 都为开集,则由第二章 §2节的引理1知存在两个互不相交的
长方体序列 {Ii}i1,{Ji}i1,使得
1 2i2
1 2i2
1 2i
.
实变函数论课件第20讲 Lebesgue 积分的极限定理(续)、可测矩形
第20讲 Lebesgue积分的极限定理(续)、 可测矩形
由Riesz定理,有{ f(x)}的子序列 { fni (x)},使
f
(x)
lim i
fni (x)
a.e.[ E ],
不妨设 ni Ni,于是
1 2i2 (mE
1)
,
Em,n (i)
Ex
勒贝格积分定义及基本定理
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(ff)d xfd xfd x0.
[a,b]
[a,b]
[a,b]
第18讲 R-积分与L-积分的关系, L-积分的极限定理
又 f(x)dx m(x)dx
[a,b]
[a,b]
im
mi(m)(xi(m)xi( m 1))abf(x)dxi1来自f(x)dx m(x)dx
[a,b]
[a,b]
im
M i(m)(xi(m)xi( m 1))abf(x)dx
E
E kE
E kE
第18讲 R-积分与L-积分的关系, L-积分的极限定理
注意到 mEk,且在 Ek 上,
{f(x)}l m l i m {fm(x)}l,
由Egoroff定理知,存在
mE 4l ,且在 Ek E
E Ek,使 上 {fm(x)}l
一致收敛到 {f (x)}l。
第18讲 R-积分与L-积分的关系, L-积分的极限定理
L-积分的极限定理
定理的叙述(L-可积函数何时Riemann可积) 如果有界函数在闭区间[a,b]上是Riemann可积 的,则在[a,b]上也是Lebesgue可积的,且
b
f(x)dxa f(x)dx,
[a,b]
此处 f ( x)dx 表示在[a,b]上的Lebesgue积分,
[ a ,b ]
b f (x)dx 表示在[a,b]上的Riemann积分。 a
第18讲 R-积分与L-积分的关系, L-积分的极限定理
证明:显然,由本节定理1,只需证明 是[a,b]上的可测函数。 由于 f Riemann可积,取[a,b]的分点组
D m :a x 0 (m ) x 1 (m ) x i ( m m ) b ,D m 1
勒贝格微分定理
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勒贝格微分定理
勒贝格微分定理是一种非常重要的数学定理,由19世纪德国数学家Karl Leibniz发现。
它把微分中的极限运算和分析学概念融会贯通,这一定理被广泛应用于经济、物理等多个领域。
首先,勒贝格微分定理(简称勒贝格定理)是数学分析学中一个基本概念。
它被广泛用于求解微积分问题,例如求取函数的二阶导数,节点的极限误差等。
由此定理形式可以得出,函数的导数与次应的导数之间存在微小的误差,当次应的导数变稳定时,导数之差会慢慢凸缩到0,从而反映出其在极限方面的强大优势。
其次,勒贝格定理的应用包括不仅限于数学方面的推测,当前已在经济学和物理学中得到广泛应用,比如模型宏观经济参数和市场价位表现之间的关系,以及物质在空间上的扩散关系都可以运用该定理来求解。
简而言之,勒贝格定理在许多科学和经济实践中都被证明是有效的,因此它的价值已得到认可,其应用可以更加深入地研究客观世界上的现象。
最后,回顾勒贝格定理,它将微积分及数学分析中极限数据尤其是微分数据和微小误差紧紧联系起来,对于理解物体之间的联系,以及虚拟世界科学发现均产生了极大的帮助。
勒贝格定理不仅在数学及经济领域得到了广泛使用,而且还可以扩展到其它领域,如探索物质扩散以及范德华力场的特点等,它的理论价值和实践价值将会随着应用的不断拓展而不断升恒。
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Ek
[ f n ( x) f ( x )]dx
2
.
(4.2.5)
山东农业大学 数学系 于瑞林
因此,对 0 ,当 n N 时,有
E
f n ( x )dx f ( x)dx
E
[f
E
n
( x) f ( x )]dx
Ek
[ f n ( x) f ( x )]dx
a.e 于 E .如果 f n f ,则 f 在 E 上 L-可积且
lim E f n dx E lim f n dx E fdx .
n n
证明 (1) 由于 f n f ,根据 Riesz 定理, f nk f n ,使得
f nk f ,a.e 于 E ,因此由 f n F x ,立即可知 f F x
3(mE 1)
],
注意到 f n x F x , a.e 于 E ,且 f x F x , a.e 于 E ,则
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当 n N 时,有
E
f n ( x)dx f ( x)dx f n ( x) f ( x) dx
故
E Ek
F x dx E F x dx Ek F x dx
E F x dx Ek F x k dx 4 .
(4.2.4)
由于 mEk , 故应用 Step1 的结论, 0 , 必能取到 N , 当 n N 时,有
性, 0 ,使当 mA 时,有
A
F ( x )dx
3
.
(4.2.2)
对上述 ,根据 f n f ,则存在自然数 N ,当 n N 时,有
mE[ f n ( x) f ( x)
3(mE 1)
] .
(4.2.3)
记
En E[ f n ( x ) f ( x )
f n ( x) f ( x) , a.e 于 E , F ( x ) 在 E 上可积,现考察此时是否
有
lim f n ( x)dx lim f n ( x )dx f ( x)dx
n E E n E
(4.2.1)
成立? 根据 Egroff 定理, 0 , 使{ f n ( x)} 在 E E E E , 上一致收敛到 f ( x ) ,且 mE .因此,在 E E 上显然有等 式 (4. 2. 1) 成立. 所以问题转化为在 E 上是否有等式 (4. 2. 1) 成立?由于 f n ( x) F ( x ) , a.e 于 E ,于是
E E E En
f n f dx
En
f n f dx
E En
f n f dx 2 F ( x )dx
En
2 f n f dx E E n 3 2 mE 3 3(mE 1)
.
(根据(4.2.2)) (根据(4.2.3))
lim
n [0,1]
f n ( x)dx 0
证明
首先证明 f n 是有界可测函数列. 事实上, 当 nx 1 时,
(nx) s 1 f n ( x) 1, 1 (nx ) s1 1 (nx) s1
故 f n ( x) 1. 对 x [0,1] , f n ( x)
{ f n ( x)} , f ( x ) Lebesgue 可积, 于是 0 ,N , 当 n N 时,
对一切 x E ,有
f n ( x ) f ( x) ,
即
f n ( x ) f ( x) .
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显然 f ( x) 在 E 上可积, 故 f n ( x) 实际上是被一个可积函数 控制住了.现我们降低要求,假定{ f n ( x)} 不一致收敛,但可 由某个可积函数 F ( x ) 控制,此时极限和积分能否交换顺序 呢 ? 我 们 仍 不 妨 设 mE , f n ( x) F ( x ) , a.e 于 E ,
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推论 2(Lebesgue 有界收敛定理) (1) mE ; (2)
若
f n 是可测集 E 上的可测函数列,存在常数 K ,使得
f n x K , a.e 于 E ;
(3)如果 f n f ,或 f n f , a.e 于 E , 则 f 在 E 上 L-可积且
§4.2 Lebesgue 积分的极限定理
教学目的 本节讨论关于积分号下取极限的性质,即取极限
和求积分交换顺序的定理.内容包括三个重要的定理以及一 些推论. 本节要点 积分的极限定理有三个重要定理,即控制收敛定
理,单调收敛(Levi)定理,Fatou 引理,它们分别适用于 不同的情况.学习本节的内容应注意分清各个定理的条件和 结论. 在 Riemann 积分中,极限与积分交换次序问题需要加很 强的条件,如一致收敛.而在这一节里同学们将会看到新的 积分在处理积分和极限交换次序时,所要求的条件比 Riemann 积分要弱得多, 这也正是 Lebesgue 积分最大的成功 之处,所以本节中的一些基本定理在一般分析数学中被经常 引用. 一. 控制收敛定理 不妨设 mE ,函数序列{ f n ( x)} 一致收敛到 f ( x ) ,
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二.Levi 定理和 Fatou 引理 下面介绍两个与控制收敛定理同等重要而且也是常用 的收敛定理. 定理 2(Levi 定理) 设 f n 是可测集 E n 上的一列非负 可测函数,且在 E 上有 f n ( x) f n1 ( x) ,a.e 于 E ,则 f n 几乎 处处收敛于一非负可测函数 f ( x ) ,
1 1 1 (nx) s 1 0 , f n (0) 0 , nx
所以 f n 处处收敛到零,由有界控制收敛定理,立得结论. 例 3(Riemann 可积性的刻划) 如果 f ( x ) 是区间[a, b] 上的 有界函数, 则 f ( x ) 在[a, b] 上 Riemann 可积的充要条件是 f ( x ) 在 [a, b] 中的不连续点集是一个零测集. 证明略.
a.e 于 E .根据 F x 的可积性立知 f 是可积的,从而 f 也是
可积的.
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(2)分析
要证明 lim E f n dx E lim f n dx E fdx 成立,
n n
E E
也即是要估计 f n dx fdx
例 1 考虑 E [0, ) 上,函数列
1, x [0, n]; f n ( x) 0, x (n, ). n 1, 2,
显然控制{ f n } 的函数 F ,必须 F 1, a.e 于 E ,它在[0, ) 上 不是 Lebesgue 可积的.{ f n } 的极限函数 f ( x) 1,在[0, ) 上 不是 Lebesgue 可积的.
E \ Ek
[ f n ( x ) f ( x)]dx
2
E \ Ek
f n f dx 2 F ( x)dx .
(根据(4.2.5) )
2
E Ek
2
2
4
(根据(4.2.4) )
证毕. 推论 1 将定理 2 中的条件 f n f 改为 f n f , a.e 于 E , 结论依然成立. (注意:几乎处处收敛+ mE 依测度收 敛.所以,先将无限测度变为有限测度,对有限测度利用几 乎处处收敛必依测度收敛予以证明,即得结论. ) 注 控制收敛定理中控制函数的可积性是必不可少的.
证明
A
f ( x )dx .
由于 f 在 E 上 L-可积,则 f 在 E 上 L-可积.根据积分
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的定义,有
E
f dx lim En f n dx , n
即 0 , N 0 0 ,使得
E
f dx EN f N dx . 0 0 2
f 由于 EN N0 dx E f N0 dx ,因此 0
f N )dx . E( f 0 2
取
2( N 0 1)
,由第四章第一节 Lebesgue 积分的绝对可积
性可得,对任意 A E ,当 mA 时,有
n
f n ( x) f ( x) , x E0
故 f n ( x) f ( x) , a.e 于 E .从而
E
f n ( x)dx f ( x)dx ,
E
再由数列极限的性质,得
lim E f n dx E lim f n dx E fdx .
n n
控制收敛定理和有界收敛定理的关键在于找到可积的 控制函数 F ( x ) 或常数 K . 例2
(nx) s 设 f n ( x) (0 s 1) , x [0,1] ,则 1 (nx) s1
E
( f n f )dx .
困难在于(1) mE 有可能为 ; (2)在 E 上 f n ( x) f ( x) 的性质并不明确,因此逐步证明问题: (1) 先考虑有限测度集, 把有限可测集一分为二, 一部分 测度较大但被积函数较小, 另一部分虽然被积函数较 大,但测度很小. (2) 考虑无限测度集,把无限测度也一分为二,一部分 是有限测度集,利用(1)已有的结果;而另一部分 由于函数列被一个可积函数控制,利用可积函数的 性质,最后得到结论. 证明 Step1 假 设 mE , 对 任 意 0 , 根 据 积 分的 绝 对 连 续