测度与积分知识结构整理
数学中的测度论与积分理论

数学中的测度论与积分理论测度论与积分理论在数学中扮演着重要的角色。
它们是数学分析的重要分支,广泛应用于各个领域,如物理学、工程学和经济学等。
本文将介绍数学中的测度论与积分理论,并探讨其应用和重要性。
一、测度论测度论是研究集合上的测度和度量的数学理论。
在测度论中,通过定义一个集合上的测度函数,来度量集合的大小。
测度函数可以测量集合的面积、体积、长度等等。
测度论的基础是测度空间的概念。
一个测度空间由一个集合和一个定义在该集合上的测度函数组成。
常见的测度空间有欧几里得空间、概率空间等等。
测度论的核心思想是通过将集合的大小抽象成数值,来研究集合的性质。
这种抽象化的处理方式,使得测度论可以处理各种复杂的问题,如测量曲线的长度、计算集合的面积等。
测度论在数学中有着广泛的应用。
它为其他分支提供了强大的工具,如概率论、泛函分析、调和分析等。
测度论的方法也广泛运用于实际问题中,如图像处理、信号处理等。
二、积分理论积分理论是研究函数积分的数学理论。
它是微积分的重要组成部分,用于计算函数的面积、体积、质量等概念。
积分理论的基础是黎曼积分和勒贝格积分的概念。
黎曼积分是对有界函数的积分进行定义,而勒贝格积分是对一般函数的积分进行定义。
黎曼积分通过将函数的定义域划分成有限个小区间,对每个小区间上的函数值进行计算,然后将这些值相加,得到函数的积分值。
勒贝格积分则是通过对函数进行逼近,将函数划分成测度较小的集合,再计算每个集合上的函数值,最后将这些值相加,得到函数的积分值。
积分理论在数学中有着广泛的应用。
它为微积分提供了严格的数学基础,可以求解各种函数的积分。
积分理论也被广泛应用于物理学和工程学中,用于计算物体的质量、能量等。
三、测度论与积分理论的关系测度论和积分理论密切相关。
测度论提供了测量集合大小的工具,而积分理论则通过对函数进行积分,将集合上的测度与函数的值联系起来。
在积分理论中,测度论的概念被用于定义积分的范围和性质。
实分析中的积分与测度

实分析中的积分与测度在实分析中,积分和测度是非常重要的概念。
积分是数学中一种重要的运算方式,它可以计算函数在一定范围上的总和。
而测度则是用来度量集合大小的工具,它可以将实数集合或者更一般的集合映射到非负实数上。
1. Riemann积分Riemann积分是最早被引入的积分概念之一。
它利用分割和取和的思想来计算函数在闭区间上的积分值。
具体而言,给定一个函数f(x)和一个闭区间[a, b],我们可以将[a, b]分割成许多小子区间,然后分别计算在每个子区间上函数值与子区间长度的乘积,并将所有结果相加。
当子区间的数量趋向于无穷大时,所得到的和即为函数f(x)在[a, b]上的积分值。
2. Lebesgue积分Lebesgue积分是由法国数学家Henri Lebesgue在20世纪初提出的。
相较于Riemann积分,Lebesgue积分更加普遍,能够处理更一般的函数和集合。
Lebesgue积分的核心思想是通过引入测度的概念来定义积分。
给定一个函数f(x)和一个测度空间,我们可以将该测度空间分割成许多小集合,然后计算在每个小集合上函数值与测度的乘积,并将所有结果相加。
当小集合的数量趋向于无穷大时,所得到的和即为函数f(x)的Lebesgue积分值。
3. 测度论的基本概念在测度论中,我们需要了解几个基本概念。
首先是可测集合的概念。
给定一个集合X和一个测度空间,如果一个集合A满足特定的性质,我们称A为可测集合。
其次是测度的定义。
测度是一个将集合映射到非负实数上的函数,它满足一定的性质,例如非负性、零空集性、可数可加性等。
最后是测度空间的定义。
测度空间是由一个集合和一个定义在该集合上的测度组成的。
4. Lebesgue测度Lebesgue测度是定义在实数集合上的一种测度。
它是通过引入开集的概念来定义的。
具体而言,给定一个实数集合X,我们称一个开区间(a, b)为开集。
Lebesgue测度将任意开集的长度作为其测度值。
高中数学积分知识归纳总结

高中数学积分知识归纳总结积分是高中数学中非常重要的概念,它在微积分领域扮演着至关重要的角色。
本文将对高中数学积分的相关知识进行归纳总结,帮助读者更好地理解与掌握积分概念和应用。
1. 积分的概念与性质积分是微积分的基本概念之一,它与导数有着密切的联系。
积分的定义可以用极限的概念进行描述,即通过将一个函数逐段近似,求出每个小面积的和,从而得到函数的积分值。
积分具有线性性质、保号性质和可加性等重要性质,这些性质在积分计算中起着重要的作用。
2. 不定积分与定积分在积分的计算中,常常会涉及到不定积分和定积分。
不定积分是对函数进行积分运算,得到一个含有常数项的表达式,通常记作∫f(x)dx。
定积分则是对函数在给定区间上的积分运算,得到一个确定的数值结果,通常用记号∫a^bf(x)dx表示。
不定积分和定积分是积分的两个基本概念,它们有着密切的联系和相互转化的关系。
3. 基本积分公式为了更方便地进行积分计算,高中数学课程给出了一系列基本积分公式。
这些公式包括常数函数积分、幂函数积分、指数函数积分、三角函数积分、与自然对数相关的积分等。
学生应该牢记这些基本积分公式,并能够熟练地运用它们解决具体问题。
4. 积分的计算方法积分的计算方法有很多种,其中常见的方法包括换元法、分部积分法、有理函数的积分、三角函数的积分、凑微分法等。
这些方法在具体题目中的应用需要灵活运用,才能有效地求解积分。
5. 积分的应用积分不仅仅是一种纯数学运算,更是在实际应用中的重要工具。
高中数学中,积分的应用非常广泛,如求曲线的面积、求解定积分方程、求取物体的质量与重心等。
在物理、经济、生物等领域,积分的应用更是与实际问题的建模和求解密切相关。
通过以上总结,我们可以看到高中数学积分不仅是数学知识体系中重要的一环,更是与实际应用紧密相连的工具。
掌握了积分的概念、性质、不定积分与定积分的区别,以及基本积分公式和计算方法,对于高中数学学习和日后的大学数学学习都具有重要意义。
集合的测度与积分

集合的测度与积分在数学中,集合的测度和积分是两个重要的概念。
测度理论和积分理论在实际问题求解中起着关键作用。
本文将介绍集合的测度和积分的基本概念以及它们之间的关系。
一、集合的测度在测度理论中,我们研究如何给一个集合赋予一个“大小”的概念。
一般来说,集合的测度可以看作是度量集合中元素的个数或者大小的函数。
我们常用的一个测度是“长度”,它用来度量一维空间中的集合。
另外,在高维空间中,我们也可以用面积、体积等测度来度量集合的大小。
对于一个集合的测度,我们要确定它满足一些基本的性质。
首先,空集的测度应该为0。
其次,如果一个集合是由若干个互不相交的子集组成的,那么它的测度应该等于这些子集的测度之和。
最后,对于任意给定的两个集合,如果它们是等测度的,那么它们的测度应该相等。
二、积分的概念积分在数学中有着广泛的应用,它可以用来求解曲线下面的面积、计算物体的质量、求解概率等。
积分可以看作是对于一个函数在给定区间上的平均值的一种推广。
在定义积分之前,我们先引入分割和上、下限的概念。
对于一个区间[a, b],我们可以将其分割成若干个子区间,然后在每个子区间上选择一个点作为代表。
接着,我们计算每个子区间上函数值与区间长度的乘积,并将所有乘积之和作为对函数在区间[a, b]上的近似积分。
当我们将子区间的数量无限增大,并且使得每个子区间的长度趋近于0时,这个近似积分就趋近于准确的积分。
三、测度与积分的关系在测度理论中,测度是用来度量集合的大小的,而积分是用来计算函数的值的。
虽然二者看起来有些相似,但是它们并不完全一样。
在一些情况下,我们可以将集合的测度和积分联系在一起。
例如,在实数轴上,我们可以用一个特殊的函数(称为指示函数)来表示一个集合,其函数值为1代表集合中的元素,函数值为0代表集合外的元素。
这样,集合的测度可以等于指示函数在整个实数轴上的积分值。
此外,在测度论中,我们还可以定义可积函数的概念。
一个函数被称为可积函数,当且仅当它的绝对值的积分是有限的。
《现代概率论》讲义稿_第二章 测度与积分_

第二章 测度与积分(Measures and Integration)一、测度与测度空间1.测度定义①.()Ω,F 为一可测空间,μ为定义于F 取值于_+R =[0,+]∞的函数(非负集函数),常用μυλ,,等表示②.A ,1,,n n m n A A m n φ∈≥=≠∩F ⇒11()()n n n n A A μμ∞∞===∑∑μ具有可列可加性(σ可加性)③.φ∈F ,且()0μφ=则称μ为Ω上的(或()Ω,F 上的)测度.测度μ是非负、σ可加性、()0μφ=的集合函数.④.If A ∀∈F ,有()A μ<∞,then 称μ在F 上有限测度.特别地,if Ω∈F ,且()1μΩ=,then 称μ为概率测度. If A ∀∈F ,n A ∃∈F ,1..nn s t A A∞=⊂∪且()n A μ<∞,则称μ为σ有限测度.注:1nn A∞=∪不一定∈F例:1R 中的Lebesgue 测度是σ有限的,即1L R =∞() A [,1]()1n n n n L A =+⇒=,()[,]n L A a b b a ==−注:Lebesgue 测度是线段长度概念的延伸(更一般地,是欧式空间中面积或体积概念的延伸),本节引入的测度是Lebesgue 测度的抽象化.2.测度空间设μ为可测空间()Ω,F 上的测度,称三元体()μΩ,,F 为测度空间. 若()μΩ<∞,称μ为有限测度,并称()μΩ,,F 为有限测度空间. 若()1μΩ=,则称μ为概率测度,并称()μΩ,,F 为概率测度空间若存在,1n A n ∈≥F ,使得1nn A∞==Ω∪,且使()n A μ<∞对一切1n ≥成立(n A 为Ω的一个划分),则称μ为σ有限测度,并称()μΩ,,F 为σ有限测度空间.3.完备测度空间设()μΩ,,F 为一测度空间,若,()0A A μ∈=且F ,称A 为μ零测集.如果任何μ零测集的子集均属于F ,称F 关于μ是完备的,称()μΩ,,F 为完备测度空间.P37汪(定义 2.1.5)设μ为σ代数F 上的测度,{:,()0}A A A μ=∈=L F ,又令{():,}N A N A =∈Ω∈⊂存在使N P G ,则把N 中元素称为μ可略集.若⊂N F ,则称μ在F 上完备的.例:①.在()ΩP 上规定μ:#(){}A A μ=(A 的元素个数) 计数测度当A 为无限集时,()A μ=+∞; 当Ω为有限集时,μ为有限的; 当Ω为可列集时,μ为σ有限的.②.若数{():}cA A or A =∈Ω为有限集(或空集)A P ,01A A A υ⎧=⎨⎩为有限集()为无限集则易验证:υ在A 上是有限可加的.但是Ω为无限集时,υ不是可列可加的.4.性质(测度的)半环F 上的测度μ的性质(抽样空间Ω)注:半环①.A B AB ∈⇒∈、F F ②.φ∈F ③.\fA B A B C ∈⇒∈∑、F半环上的测度具有:①.有限可加性 ②.可减性 ③.单调性 ④.下连续性 ⑤.上连续性 ⑥.半σ可加性① 有限可加性如果对一切2n ≥,,1,2,,i A i n ∈= F ,,i j A A i j φ=≠,且1ni i A =∈∑F ,则11()()n ni i i i A A μμ===∑∑证明:显然,1nii A =∑=1ii A ∞=∑,where 12n n AA φ++===11ni i i i A A ∞==∈⇒∈∑∑∵FF由于μ的σ可加性1111()()()()n ni i iii i i i A A A A σμμμμ∞∞===========∑∑∑∑可加性(因()()0n i A μμφ+==)② 可减性If ,\A B A B B A ⊂∈、、F and ()A μ<∞(有限测度),then (\)()()B A B A μμμ=−证明:∵ A 与\B A 不交,且\B A B A =+(有限不交并) ∴()()(\)B A B A μμμ=+ ←利用可加性⇒ (\)()()B A B A μμμ=−③ 单调性If ,A B A B ⊂∈、F , then ()()B A μμ≥④ 下连续性If ,n n A A A ↑∈F ,then ()lim ()n n A A μμ→∞=证明:n ∀,由半环性质,,,1,2,,n k n C k k ∃∈= F ,11..\nk n n nk k s t A A C −==∑(约定0A φ≠)11111lim (\)nk n n n n nk n n n k n A A A A A C ∞∞∞−→∞========∑∑∑∪其中nk C 对不同的n 与k 都不交.∴ 1111()()()n nk k nk nk n k n k A C C μμμ∞∞======∑∑∑∑11lim ()n k N nk N n k C μ→∞===∑∑11lim ()lim ()nk N nk N N N n k C A μμ→∞→∞====∑∑⑤ 上连续性If n A ∈F ,n ∀,..s t n A A ↓∈F and 1()A μ<∞ ,then ()lim ()n n A A μμ→∞= 证明:由半环的定义,n ∀,∃两两不相交的,,1,2,,n k n C k k ∈= F ,11..\nk n n nkk s t A A C+==∑则1223\,\,A A A A 两两不相交,⇒,nk A C 对n ∀与k 两两不相交.∴ 1(\)n i i i nA A A A ∞+==+∑1ik ik i n k C A ∞===+∑∑由σ可加性有11()()()ik n iki k A CA μμμ∞===+∑∑ 对n ∀均成立当1n =时111()()()ik ik i k A C A μμμ∞==∞>=+∑∑ 因()0A μ≥⇒ 111()()i k ik i k A C μμ∞==≥∑∑, 所以1()0ik n ik i n k C μ∞→∞==→∑∑即对11()()()ik n iki k A CA μμμ∞===+∑∑取极限得lim ()()n n A A μμ→∞=注:在φ上的上连续性,即()()0A A φμμφ=⇒==⑥ 半σ可加性或次σ可加性If n A ∈F ,1n n A ∞=∈∪F ,Then ∑∞=∞=≤11)()(n n n n A A μμ∪证:化并为不交并令11A B =,22121\cB A A A A ==, ,111111()(\)n n c c c n n n n kn k k k B A A A A A A A −−−===== ∩∩则n B 对n ∀均不交,即i j B B φ=,j i ≠,,nkl n k c ∀∃∈F ,1,2,,nk l l = ,两两不交,t s . 1\nkl n k nkl l A A C ==∑n 1111()k n j l j n n nkl n l j k B C D −=====∑∑∩ 注: 111.2.3.,j n n n nk k n B j l D j −=⎧⎪⎪=⎨⎪⎪∈⎩∏不一定在上对不交F F111\()n j j n n k n j k A A D −===∑∪ ( 11111(\)()nkl n n n k nkl l k k A A C −−====∑∩∩ ) ⇒111\(\)n nn j jj j j j c n n n n n n j j j A D A D A D =====∑∩∩ (**),1,2,,;i n n E i i ∃∈= F 两两不相交,..s t 1\n jj i i n n n i A D E ==∑ (*)∴ 111n n ni j j i j n n n i j j A E D ====+∑∑∩ (该式是将(*)代入与(*)所得)(上式取测度并放缩)所以 1()()njj n n j A Dμμ=≥∑又前并化不交并有 1111njj n nn n n j n A B D∞∞∞======∑∑∑∪取测度11111()()()()njj n n n n n n j n n A B D A μμμμ∞∞∞∞=======≤∑∑∑∑∪ 即证汪P35-36例 ① 在},2,1{ =N 上,μ为计数测度,};{n k k A n ≥=,则φ↓n A ,但+∞=)(n A μ ② 在},2,1{ =N 上,μ为计数测度,},2{},1{212==−n n A A 则}2,1{lim =∞→n n A , lim n n A φ→∞=(lim )01lim ()lim ()2(lim )n n n n n n n n A A A A μμμμ→∞→∞→∞→∞=<==<=定理:设μ是半环D 上的非负集函数,0)(=φμ,则μ是可列可加的 ⇔ μ有限可加且半可列可加. (证见北大笔记) 注:可列可加 11()()nnn n A A μμ∞∞===∑∑ 有限可加 11()()n niii i A A μμ===∑∑半σ可加 ∑∞=∞=≤11)()(n nn nA A μμ∪定义 三元体(,,)μΩF 称为测度空间,where F 是Ω上的σ−代数,μ是F 上的测度. ()μΩ<∞ ⇒ 有限测度空间 ()1μΩ= ⇒ 概率测度空间,可记为(,,)p ΩF If A ∈F ,且()0A μ=称A 为μ的零测集If F 中的任何μ零测集的子集都是属于F , 测度空间(,,)μΩF 称为完备的.二、外测度与测度的扩张1 .外测度由Ω的最大σ−代数[0,]R →=+∞F 的函数μ称为Ω上的外测度.如果满足 (1)()0μφ= 非负集函数(2)If A B ⊂ then ()()A B μμ≤ 单调性(3)11()()nnn n A A μμ∞∞==≤∑∪ 半可列可加性/次σ−可加性/半σ−可加性(严加安) 令()ΩA 表示Ω的所有子集(包括空集)所构成的集类,设μ为()ΩA 上的一非负集函数(约定()0μφ=),如果μ有单调性并满足如下的次σ−可加性:,1n A n ⊂Ω≥ ⇒ 11()()n n n n A A μμ∞∞==≤∑∪则称μ为Ω上的一外测度. 定理 设μ为Ω的一外测度,令{,}cA D D A D A D μμμ=⊂Ω∀⊂Ω∩∩有()=()+()U 则U 为Ω上的一σ代数,且μ限于U 为一测度,称U 中的元素为μ可测集. 上述定理为测度扩张的基础定理.定理:设C 为Ω上的一集类,且φ∈C . 又设μ为C 上的一半σ−可加非负集函数,()0μφ=. 令*11()inf{();,1}n n n n n A A A n A A μμ∞∞===∈≥⊂∑∪且C A ∀∈Ω∈F则*μ是Ω的外测度, 称为由μ生成(引出)的外测度. μ限于C 与μ一致;当A ∈C 时,*()()A A μμ= . 证明:(1)显然*()0μφ= (2)显然,单调性 (3)如果0*0...()n n s t A μ∃=∞ 有**11()()n n n n A A μμ∞∞==≤∑∪ 成立在*.()n n A μ∀<∞条件下证明0,,1k n n A B k ε∀>∀∃∈≥C 使1kn n k BA ∞=⊃∪ 且*1()()2kn n nn B A εμμ∞=≤+∑111kn n n k n BA ∞∞∞===⊃∪∪∪取外测度*μ***11111()()(())()2kn n n n nn k n n n A B A A εμμμμε∞∞∞∞∞=====≤≤+=+∑∑∑∑∪ 所有,当A ∈C 时,*()()A A μμ=.2.半环上测度的扩张(1)定义扩张 (2)扩张的唯一性、存在性等 (3)完全化(一种扩张) 定义:μ、*μ分别是C (σ代数)、C (半环)上的测度,且⊂C CIf A ∀∈C ,都有*()()A A μμ= Then 称*μ是μ由→C C 上的一个扩张如果*μ′是μ在→C C 另一个扩张,A ∀∈C 都有**()()A A μμ′=称扩张是唯一的 唯一性:设D 是一个π类(系), μ,()υσ∈D 上的测度 (1) ()()A A μυ= A ∈D(2)n A ∃∈D ,1n ≥,不交 ,1nn A∞==Ω∑,()n A μ<∞,1,2......n =则()()A A μυ= ()A σ∀∈D证明:B ∀∈D ,如()B μ<∞, 令()(){}():A A B A B σμυ=∈=∩∩G D 易证G 是一个λ系((1)∈ΩG (2),A B ∈G 则B ∈G (3)↑封闭) 且⊃G D ⇒ ()σ⊃G D∀()A σ∈D ,()()A B A B μυ=∩∩将B 用n A 代替:()()n n A A A A μυ=∩∩ (n ∀均成立)1111()()()()()()()n n n i n n n i A A A A A A A A A A A μμμμυυυ∞∞∞∞=====Ω=====∑∑∑∑∩∩∩∩∩扩张定理:设μ为半环D 上的测度 (1)则μ可以扩张成为()σD 上的测度*μ∃()σD 上测度*μ,使A ∀∈D 上有*()()A A μμ=(2)如上述(2)对D 成立,则这一扩张是唯一的,且*μ在()σD 上也是σ有限的见严加安P19 或北大笔记 证明略完全化(完备化):设*μ在D 上生成的外测度,则(1)A τ∀∈F ,B ∃∈()σD ,B A ⊃ s.t. **()()B A μμ=(2)如有上述(2)式成立,则A τ∀∈F ,B ∃∈()σD ,B A ⊃,s.t. ()0B A τ= 证明略(见北大笔记)三、Lebesgue-stielties 测度分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function)()()F x P X x =≤ 一维121122(,,,)(,,,)n n n F x x x P X x X x X x =≤≤≤ n 维 命题A :若()F X 为实值有限随机变量X 的分布函数,则(1)()F X 是单调不减的Proof: If 12X X <,Then 2112()()()0F X F X X x X −=Ρ<≤≥ (2) ()F X 是右连续的Proof:1111lim ()lim ()({[,]}){[,]}x x n F X X x X x X x n n n∞→∞→∞=+=Ρ≤+=Ρ∈−∞+=Ρ∈−∞∩()F x = 注:(1)(2)可概括为单调不减右连续. (3)lim ()0x F x →−∞= lim ()1x F x →+∞=Proof:{}1lim ()lim [,]({[,]}{}0x x n F x x n x n x φ∞→∞→∞==Ρ∈−∞−=Ρ∈−∞−=Ρ∈=∩1lim ()lim {[,]}({[,]}){[,]}1x x n F x x n x n x ∞→+∞→∞==Ρ∈−∞=Ρ∈−∞=Ρ∈−∞+∞=∪记号:设12(,,...,)n a a a a =与12(,,...,)n b b b b =为nR 中的两个点.若(1,2,...)i n ∀= 均有i i a b ≤(i i a b <),则记为a b ≤(a b <) 设a b ≤,令{(,]|,,}na b a b a b R =≤∈C 1((,])()niii a b b a μ==−Π引理:C 为nR 上的半环,且μ为C 上的σ可加非负集函数. 严加安 P23 一维情形定理:()F x 为R 上单调不减右连续的有界函数,则在(,)R B 必存在唯一的有限测度μ, 使([,])()()a b F a F b μ=− a b −∞≤<<+∞ 证明:见汪P48定义:若F 为R 上有限右连续不减函数的有界函数,则由F 在(,)R B 上按上式生成的σ有限完备测度μ称为由F 生成的Lebesgue-stielties 测度,简称L S −测度.特别:当()F t t =(or ()F t t c =+),由此产生的完备化测度称为Lebesgue 测度.由B按Lebesgue 测度扩张成的完备σ代数B 中的集合都称为Lebesgue 测度集. (见汪P49)定理:()F x 为满足命题A 的函数,则必存在概率测度空间(,,)p ΩF 及其上的随机变量 s.t.()()X x F x Ρ≤=n 维情形令()n R B 为nR 上的Borel σ代数.易知,()()n R σ=C B ,于是由测度扩张定理得: 定理:μ可以唯一地扩张成为()nR B 上的σ有限测度(称之为Lebesgue 测度) 令()n R B 为()n R B 的μ完备化,称()n R B 中元为Lebesgue 测度集,而()nR B 中的元称为Borel 可测集.定义:设F 为n R 上的一右连续实值函数,对,na b R ∈,a b ≤,令 111()(1)(1),,,,...nnn nn n b a F F b a ba b a −−Δ=ΔΔΔWhere()111111,()(,,,,,,)(,,,,,,)iii i i i n i i i n G x G x xb x x G x x a x x b a −+−+=−Δ如果对一切a b ≤,有,0a b F Δ≥,称F 为增函数.设μ为()nR B 上一σ有限测度,称μ为Lebesgue-stielties 测度(简称L S −测度),如C ∀∈C ,有()C μ<∞,即μ在C 上有限.定理:设F 为n R 上的一右连续增函数,令 ()0F μφ=,,((,])F a b a b F μ=Δ,a b ≤,,n a b R ∈则Fμ可以唯一地扩张成为nR 上的Lebesgue-stielties 测度.反之,设μ为nR上的一L S −测度,则存在nR 上的一右连续增函数F (不唯一).故见μ为Fμ从C 到()nR B 上的唯一扩张四、积分-期望 关于概率测度的积分1定义与性质定义1:若1()()ini A i X X Iωω==∑(∈E :Ω上F 可测的非负简单函数全体)为阶梯随机变量,称1()niii X P A =∑()iA ∈F 为X 的期望或X 关于P 的积分.记为 []E X ,EX ,()X ω∫,Xdp ∫,X ∫概率测度空间(,,)P ΩF 注:当()()i j i A j B X X I y I ωω==∑∑{}{}()j i A B A EI P A ====⇒为的组合()()iijjijEX X P A y P B ==∑∑命题1 若E 表示(,)ΩF 上阶梯变量的全体,则(1)EX 是唯一满足)(A P EI A =的E 是上的正线性泛函;(2)[]E ⋅在E 上是单调的,且若{},1n X n ≥⊂E ,()n X ↑↓ X ∈E ,则()n EX ↑↓EX ;(3)若()E ⋅为E 上正线性泛函,1)1(=E 且当E 中序列0n X ↓时,0n EX ↓,则由A EI A Q =)(可规定(,)ΩF 上的概率测度.Proof :(1) 由上述注释可得.(2) ()E ⋅非负、线性⇒()E ⋅单调设0n X ↓,记k 为1X 的上确界,则()000()n n X n n X kI EX kP X εεεεεε>≤↓≤+↓≤≤>+↓()0n n X EX εφ>↓⇒↓当∞→n 时,有(,0)()0n n n n n X X X X X X E X X EX EX ↓∈⇒−∈−↓⇒−↓⇒↓E E ()()n n n n X X X X E X E X EX EX ↑∈⇒−↓−∈⇒−↓−⇒↑E E(3) 验证()Q ⋅是概论测度,即()1Q ⋅=.命题2 If {},1n I X n ≥↑,{},1n Y n +≥↑∈E (非负阶梯随机变量全体),且lim lim n n nnX Y ≤,then lim lim n n nnEX EY ≤特别:lim lim lim lim n n n n nnnnX Y EX EY =⇒=Proof: Fixed m ,则m n X Y +∧∈E min(,)m n X Y ,{,1}m n X Y n ∧≥↑and lim()m n m nX Y X +∧=∈E ()n Y ≤,即lim [][]lim lim m m n m n n nnnE X X E X EY EX ↑∞∧=≤===命题3 记{}lim :n n nX X X ++==↑∈G E 单调递增序列的全体对X +∈G ,若lim n nX X =↑,n X +∈E ,令lim n nEX EX =(*)则(1)+G 为(,)ΩF 上非负随机变量全体; (2)由(*)式规定的[]E ⋅是完全确定的; (3)0EX ≤≤∞(X +∈G );(4)在+G 中若12X X ≤,则12EX EX ≤⇐单调性 (5)若X +∈G ,0≥c ,则cX +∈G 且[][]E cX cE X =;(6)If 12,X X +∈G ,then 12X X +,12X X ∨1212,X X X X +∨∧∈G ,且12121212[][][][][]E X X E X E X E X X E X X +=+=∨+∧(7){,1}n X n +≥↑⊂G ,则lim n nX X +=∈G ,且lim lim n n nnE X EX ↑=↑(极限的期望等于期望的极限) 证明:见汪P52-53定义 2 广义实值随机变量X ,若EX +<∞,EX −<∞,则称X 为可积的,且以EX EX EX +−=−表示X 关于P 的积分,也称为期望或关系期望,记为Xdp ∫.若EX +,EX −中至少有一个取有限值,则称X 为非可积的. 用EX EX EX +−=−表示X 关于P 的积分或期望.有界或阶梯随机变量都是可积的,非负随机变量必须是非可积的. If (0)0P X ≠= then X 可积分且0EX = (退化分布)命题4 若()E ⋅表示概率空间上的非可积随机变量的期望,则 (1)EX R ∈,EX R ∈⇔X +,X −可积且()0P X =±∞=(2)If 0((0)0)X P X ≥<=,then 0EX ≥且0EX =⇔(0)1P X ==(3)R c ∈∀,()E cX cEX =,If X Y +有确定的含义,且X −,Y −(X +,Y +)可积,then()E X Y EX EY +=+⇐===成立X ,Y 至少有一个可积(特别地)(4)If X Y ≤,且EX ,EY 存在,then EX EY ≤ Markov 不等式:X 为非负随机变量 ①11()()[]X a aa P X a E XI EX ≥≥≤≤ 0≥∀a ②1()pPa P X a E X ≥≤ 0>a ,0>p③1()()[()]f a P X a E f X ≥≤ f 为],0[+∞上非负不减函数证明:(1)期望定义:EX EX EX EX R +−=−⇒∈的充要条件,且因()1()()()X n X P X P X n E I EX n n+≥=+∞≤≥≤≤ n →∞====⇒当EX +<∞时()0P X ⇒=+∞=(2)If 0X ≥时0EX ≥,若当0X ≥时,0EX =则11()()1111([]0()0011(0){()}()0n n X X nn n P X E XI nEXI nEX P X n n X P X P X P X n n ≥≥⎫≥≤=≤=⇒≥=⎪⎪≥⎬⎪>=≥≤≥=⎪⎭∑∪由0(0)1E P X =⇒== (3)定义:()()iiX X P A E cX cEX =⇒=∑证:()E X Y EX EY +=+ 先证21X X X =−有意义且至少有一非负变量,至少有一可积,则21EX EX EX =−212121X X X X X X X X X EX EX EX EX +−−+−+−==−⇒+=+⇒+=+⇓21EX EX EX EX EX +−−=−= 一般:()()X Y X Y X Y ++−−+=+−+ ⇓X Y −−+可积()()()E X Y E X Y E X Y EX EY EX EY EX EY ++−−++−−+=+−+=+−−=+(4)定义推出2.极限定理Levy 引理(单调收敛定理)Levy lemma(Monotone convergence theorem)积分形式 测度形式(1)If n X X ↑,且0n ∃,0n X −可积, then lim n nEX EX ↑=⇔()()n X X μμ↑; (2)If n X X ↓,且0n ∃,0n X +可积, then lim n nEX EX ↓=⇔()()n X X μμ↓.where 0max(,0)n n n X X X −=∨= ()0max(,0)n n n X X X +=−∨=− n n n X X X +−=−证明:(1)令01n n n Y X X −=+nX X↑⎯⎯⎯→0{,}n Y n n ≥非负递增,且00lim lim()n n n n n nY X X X X −−=+=+, 由于命题前(7)(极限的期望等于期望的极限),即000[lim ]lim lim []lim []n n n n n n n nnnnE Y EY E X X E X X X X −−−==+=+=+,又由01n n n Y X X −=+两边取期望求极限利用上式得000[lim ]lim n n n n n nnE X EY EX EX EX EX EX −−−=−=+−= (1)即证(2)令0n n n Y X X +=−+,0n n ≥,类似于(1)可证.Fatou 引理:随机变量序列{,1}n X n ≥,,Y Z 为可积随机变量. (1)若0,n X Z n n ≥≥,则[lim ]lim n n nnE X EX ≤ ⇔[liminf ]liminf ()n n n nX X μμ≤ ⇔lim lim n n n nX d X d μμ≤∫∫(2)若0,n X Y n n ≤≥,则[lim ]lim n n nnE X EX ≥⇔[limsup ]limsup ()n n nnX X μμ≤ ⇔lim lim n n nnX d X d μμ≤∫∫证明:(1)取inf n k n k nY X X ≥=≤,则0{,}n Y n n ≥为递增序列,0n Y Z ≥,Z 为可积的,由Levy Lemma[lim ][lim ]lim lim n n n n nnnnE X E Y EY EX ==≤.(2)对n X −应用(1)即得(2).Lebesgue Dominated Convergence Theorem :非负随机变量Y 可积,随机变量序列{},1n X n ≥,有n X Y ≤,且lim n n X X →∞=存在.则lim n n EX EX →∞=⇔lim n nX d Xd μμ=∫∫证明:若取Y Z − .即{},1n X n ≥满足Fatou 引理条件[lim ]lim n n nnEX E X EX =≤ ≤ lim [lim ]n n nnEX E X EX ≤=(“≤”两边两次利用Fatou 引理)由于n X Y ≤,故X Y ≤,X 可积.由此lim n n EX EX →∞=.五、随机变量及其收敛性研究概率测度空间(,,)p ΩF 上..'r v s 及其收敛性,并推广到一般测度空间(,,)μΩF 上的可测函数及收敛性. 约定:测度空间(,,)μΩF ,如果某一性质在Ω上除了一零测度集外均成立,则称它几乎处处成立,简称..a e (almost everywhere)成立.概率空间(,,)p ΩF ,如果某一性质在Ω上除了一零测度集外均成立,则称它几乎必然成立,简称..a s (almost surely)成立. 定义:设1()n n f ≥,f 均为实值可测函数(1) If ∃ 零测集N ,..s t cN ω∀∈.有lim ()()n nf f ωω=.则称()n f 几乎处处收敛于f (..a e 收敛于f ),记为lim n nf f = ..a e or ..a e n f f ⎯⎯→;(2) If 0ε∀>,存在N f ∈,()u N ε<,..s t ()n f 在cN 上一致收敛于f .则称()n f 几乎一致收敛于f ,并记为lim n nf f = ..a un (almostuniform) or ..a un n f f ⎯⎯⎯→; (3) If 0ε∀>,lim ([||])0n n f f με→∞−>=,则称()n f 依测度收敛于f ,并记为n f f μ⎯⎯→.当μ是概率测度时,称()n f 依概率收敛于f ,记为in p n f f ⎯⎯⎯→(in probability )定理:实值可测函数n f ,f(1)..a e n f f ⎯⎯→⇔1([||])0i n i nf f με∞∞==−≥=∩∪ 0ε∀>;当μ概率测度时,n f ,f 为..r v ,则1([||])0i n i nP f f ε∞∞==−≥=∩∪⇔1([||])1i n i nP f f ε∞∞==−<=∩∪ 0ε∀>即..a s n f f ⎯⎯→(2)..a un n f f ⎯⎯⎯→ ⇔ lim ([||])0in i nff με∞→∞=−≥=∪ 0ε∀>;(3) n f f μ⎯⎯→ ⇔ ()n f 的任何子列()n f ′,存在其子列()k n f ′,..s t ..k a un n f f ′⎯⎯⎯→()k →∞.定理:(1)..a un n f f ⎯⎯⎯→⇒..a e n f f ⎯⎯→, ..a un n f f ⎯⎯⎯→⇒n f f μ⎯⎯→; (2)μ是有限测度,..a e n f f ⎯⎯→⇔..a un n f f ⎯⎯⎯→; (3)n f f μ⎯⎯→,then 存在子列()k n f ,..s t ..k a e n f f ⎯⎯→.1. 随机变量的等价类定义1.设()D ω表示与ω有关的一个论断(命题).若{:()}A D ωω=∈Ω不真为可略集(某论断不真的样本点的集合),即()0P A =.则称()D ω几乎必然成立,或()D ω..a s 成立,或()D ω为真..a s .若A 为μ可略集,则()0A μ=,则称()D ω为真..a e μ. 特别:..r v X 、Y , If ()0P X Y ≠=, then 记X Y =..a s .记:~X Y ⇔X Y =..a s ⇒与X 等价的元素全体记为{:..}X X X X a s ′′==.等价类间的运算{:}{:,}{:,}{:,}{:,}c X cX X X X YX Y X X Y Y X Y X Y X X Y Y X Y X Y X X Y Y X Y X Y X X Y Y ⎫′′=⎪′′′′+=+⎪⎪′′′′=⎬⎪′′′′∨=∨⎪⎪′′′′∧=∧⎭∼∼∼∼∼∼∼∼∼⇒ (1) 同一等价类内的..r v 有相同的分布;(2) If ~X X ′,且同时可积;若可积,则EX EX ′=.例:If 2~(0,)X N σ, then 2~(0,)Y X N σ=−.即X 与X −有相同的分布, 但X 与X −不相等.故分布相同与随机变量相等是两个不同的概念.命题2.4.1(变量形式) 随机变量族{},i X i I ∈,则必有唯一(不计..a s 相等差别)..r v Y (可取±∞)满足(1) 对i I ∀∈,i X Y ≤ ..a s ;(2) If 'Y 也满足,..i i I X Y a s ′∀∈≤,Then '..Y Y a s ≤(满足上述两点的Y 是{}i X 的本性上确界(essentiality supremum),记为sup i i IY ess X ∈=)证明:I 为可列指标集,取sup i i IY X ∈=即可.记()arctan f x x =↑有界,令sup [(sup )]i J Ii JE f X δ⊂∈= J 为I 的可列子集 (2.4.1)由上确界定义,必有可列子集...n J I s t ⊂1[(sup )]ni i J E f X nδ∈>−记0n nJ J =∪,则0J 可列,且对每个n ,有1[(sup )]i i J E f X n δδ∈≥>−⇒ 0[(sup )]i i J E f X δ∈= 令0sup i i J Y X ∈=,则Y 为..r v ,且(1)必成立,否则0i X ∃,()00i P X Y >>, 这时()()00i P f X Y f Y ⎡⎤∨>>⎣⎦ ⇒ {}()()000[(sup )]i i i J i E f X E f Y X E f Y δ∈⎡⎤=∨>=⎡⎤⎣⎦⎣⎦∪ 该式(大于)与(2.1.4)(等于)矛盾,故(2)成立. 此外,若'Y 也满足'i X Y ≤ ..a s i I ∀∈则sup 'i i J Y X Y ∈=≤ ..a s故(2)成立, 唯一性是(2)的直接结论.定义2.4.2 若{},i X i I ∈为..r v 族,由命题2.4.1规定的Y 称为{},i X i I ∈的本性上确界,记为sup i i Iess X ∈ or sup i i Ie X ∈.同样,inf sup ()i i i Ii Ies X ess X Δ∈∈=−−称为{},i X i I ∈的本性下确界.P61(汪) 注:① 任一随机变量族有上(下)确界,也就是随机变量作为格是完备的(有上(下)确界); ② 若随机变量族{},i X i I ∈本身是一个格,当,i j I ∈时,{},i j i X X X i I ∨∈∈,则必存在一列{},n i n X i I ∈,使{}n i X 递增地收敛于sup i i Iess X ∈;③ 若{},i X i I ∈对可列个随机变量的上确界运算是封闭的,则sup i i Iess X ∈必属于{},i X i I ∈.(命题2.4.1的)集合形式:可测集族{},i A i I ∈,必存在唯一,..,..i A s t i A A a s ∈∀⊂F 且若B ∈F 也有对,..i i A B a s ∀⊂,则..A B a s ⊂例 []0,1Ω=,[]0,1=F B 为[]0,1上Borel 点集全体,P 取为[]0,1上的Lebesgue 测度,对[]0,1r ∈,令10r r X r ωω=⎧=⎨≠⎩则[]()0,1sup 1r r X ω∈≡,但 []()0,1sup 0r r ess X ω∈=定义2.4.3 ..'r v s {,1}n X n ≥ ,若limsup liminf n n nnX X = ..a s则不计等价类内的差别,其唯一确定的极限limsup n nX X =,也记为lim n nX X = or..a s n X X →,称{,1}n X n ≥为以概率1收敛于X or ..a s 收敛于X .命题2.4.2(1) ..'RVs ..a s n X X → ⇔ 1({})0n N n NP X X ε∞∞==−>=∩∪⇔ 1({})1n N n NP X X ε∞∞==−≤=∩∪ 0ε∀>(2) ..a s n X X → ⇔ 1,({})0n m N n m NP X X ε∞∞==−>=∩∪⇔ 1,({})1n m N n m NP X X ε∞∞==−≤=∩∪⇔ ,m n →∞时,..{,,1}0a s n m X X m n −≥⎯⎯→ Cauchyseries (3)If 正数列{}n ε满足1nn ε∞=<∞∑, {,1}n X n ≥满足11{}n n n n P XX ε∞+=−><∞∑ ⇒ ..a s n X X ⎯⎯→ ()X <∞then {,1}n X n ≥ a.s.收敛于有限随机变量X .证明:(1) ""⇒If 0{:lim ()}n nX X ωωω∈=<∞ ,Then 0ε∀>,0(,)N εω∃,n N >, ..s t 00()()n X X ωωε−≤即0lim ()n n A ωω→∞∉. 所以(){lim }(lim )Cn n n n X X A ε→∞→∞=<∞⊂ ⇒ (1) 结论成立""⇐ 0ε∀>, 对于1({})0n N n NP X X ε∞∞==−>=∩∪ 成立,则11(lim (0n nk P A k ∞=⎧⎫=⎨⎬⎩⎭∪ ( * )因而对011(lim (n n k A k ω→∞≥∉∪及00ε∀>,取01k ε<,由011(lim ())lim(())c cn n n n A A k k ω→∞→∞∈= 必存在()00,N εω, 当()00,n N εω>时,01((cn A kω∈,即()()0001n X X kωωε−≤<.由于0ε可为0∀>的数, 故()()00lim n n X Xωω→∞=,由(*)式,故..a s n X X ⎯⎯→. (2)由实数列收敛的Cauchy 准则,对给定的0ω,()lim n n X ω→∞<∞ ⇔ ()()00,lim 0n m m n X X ωω→∞−=而{,1}n X n ≥..a s 为Cauchy 基本列与(2)中式子等价,可类似(1)证明. (3)记{}1n n n n A X X ε+=−>,Then{}1k n n n k nk n P A P X X ε+≥≥⎛⎞≤−>⎜⎟⎝⎠∑∪ ⇒ ()lim lim 0n k n n k n P A P A →∞→∞≥⎛⎞==⎜⎟⎝⎠∪若()c1lim c nk n n k nA A ω∞∞→∞≥≥∈=∪∩,Then 必存在()0N ω,..s t 0c n k N A ω≥∈∩,即当()0k N ω≥时,有()()1n n n X X ωωε+−≤ ⇒()()1n nnX X ωω+−<∞∑因为当()clim nn A ω→∞∈时,()lim nnXω<∞,故{}..a s n X X ⎯⎯→<∞. 定义2.4.4 Pn X X ⎯⎯→ or lim n n pr X X →∞−=⇔ {}lim 0n n P X X ε→∞−>= 0ε∀>说明 in P 收敛极限不计可数集上的差别是唯一确定的. 如果lim n n pr X X →∞−=, lim n n pr X Y →∞−=,那么0ε∀>有{}022n n n P X Y P X X P X Y εεε→∞⎛⎞⎛⎞−>≤−>+−>⎯⎯⎯→⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠⇒ {}0P X Y ε−>=又由于ε可为任一正数,故()1P X Y ==.引理 2.4.1 If {,1}n X n ≤.in P⎯⎯⎯→Cauchy 基本列,即n X : ,lim {||}0n m m n P X X ε→∞−>= 0ε∀> ⇒ ..a s nk X X ⎯⎯→ (<∞)Then 必有 a.s. 收敛于有限随机变量的子序列{,1}nk X k ≥ Proof :取11n =,而1j j n n −>,且当,j r s n >时(||2)3j j r s P X X −−−><此时1(||2)3j j j jn n jjP XX +−−−><<∞∑∑ 2.4.2=====⇒命题(3){,1}nk X k ≤..a s ⎯⎯→X <∞命题2.4.3 {,1},n X n ≤为..'r v s then(1)If lim n n X X →∞= .a s ⇒ Pr lim n n X X →∞−=(2)Pr lim n n X X →∞−=⇔ {}n X 为in P 收敛下的Cauchy 基本列:(in Pn X X ⎯⎯⎯→⇔n X 为in P 收敛下的Cauchy series.)Proof :(1)..1({||})0a s n n N n N X X P X X ε∞∞==⎫⎯⎯→⎪⎬−>=⎪⎭∩∪ ⇒ 0ε∀>,lim ({||})0n n k nP X X ε∞→∞≥−>=∪ ⇒ 0ε∀>,lim {||}0n n P X X ε→∞−>=. 即in Pn X X ⎯⎯⎯→.(2) “⇒”.in Pn X X ⎯⎯⎯→:{||}{||}{||}22n m n m P X X P X X P X X εεε−>≤−>+−>⇒n X 为依概率收敛下的Cauchy Series.“⇐”由引理2.4.1有.a s nk X X ⎯⎯→⇒in pn X X ⎯⎯⎯→{||}{||}{||}22n n nk nk P X X P X X P X X εεε−>≤−>+−>k n n →∞→∞==⇒in pn X X ⎯⎯⎯→ 即证.注:,,Ω(p)F 上随机变量X ,Y||(,)[1||X Y X Y E X Y ρΔ−=+− 等价于依Pr.收敛 ⇐ 距离空间是完备的例:设B 为[0,1]的Lebesgue 可测集全体.p λ=为[0,1]上的Lebesgue 测度.在可测空间λ([0,1],,)B 上取[/2,(1)/2]()1()k k n p p X ωω+= 2k n p =+ 021k p ≤≤−则对[0,1]ε∈有1|2n kP X ε(|>)= n →∞===⇒ 0n X ρ⎯⎯→2. 一致可积与平均收敛定义 2.4.5 Ω(,,p)F 上{,}i X i I ∈,若||lim sup ||0ii N i I X NX dp →∞∈>=∫,则称{,}i X i I ∈为一致可积的.若随机变量Y 可积,则||lim ||0N Y Y dp →∞=∫ (*)证明:取 ||||n Y n X Y I >= ⇒ ||lim ||0n Y n X Y I =∞→∞== ..a s又||n X Y ≤故由Lebesgue 控制收敛定理即(*)成立.命题2.4.4 Ω(,,p)F 上可积..r v 族{,}i X i I =∈H (1) If I 为有限集,then H 一致可积;(2) If ,||i i I X Y ∀∈≤,Y 可积,then H 一致可积; (3) If 1p ∃>,sup ||pi i IE X ∈<∞, then H 一致可积;证明:(1)(2)由(*)可证明. (3) 利用11||||11||||sup ||i i pi i i p p i IX NX N X dp X dp E X N N N −−∈>>≤≤⇒→∞∫∫即证. 命题 2.4.5 Ω(,,p)F 上可积..r v 族{,}i X i I =∈H 为一致可积的充要条件是 (1) 一致绝对连续: 0()limsup sup ||0i P A i I AX dp δδ→<∈=∫ (☆)(2) 积分一致有界: sup ||i i IE X ∈<∞证明:“⇒”(||N)(||N)||||||i i ii i AA X A X Xdp X dp X dp≤>≤+∫∫∫N →→∞===⇒令P(A)0(1)A =Ω==⇒(2)“⇐”由(☆)式,0ε∀>,()0δε∃>,当()()P A δε<时,有sup ||i i I AX dp ε∈<∫,即{,}i X i I =∈H 一致可积.而1(||)sup ||0N i i iP X N E X N →∞>≤⎯⎯⎯→所以 (||)()i P X N δε><.定义 2.4.6 Ω(,,p)F 上..'r v s {,1}n X n ≥,且..r v X 可积,使lim ||0n n E X X →∞−=则称{}n X (一阶)平均收敛或1L 收敛于X ,记为1L nX X ⎯⎯→.命题2.4.6 对可积..'r v s {,1}n X n ≤下列条件等价: (1)1LnX X ⎯⎯→;(2){}n X 为1L 基本列,即,lim ||0n m m n E X X →∞−=;(3){,1},n X n ≤为一致可积的且Pn X X ⎯⎯→.3. pL 空间定义:设Ω(,,p)F 概率测度空间,若常数p ,且0p <<∞,令||||pp X Ω∞L (,,p)={X:X为r.v.,<}F 记为p L 空间.设1,,pp X L ≤∈定义11||||(||)(||)p p p pp X E X X dp ==∫为X 在L p空间上的范数.sup{:(||)0}Xx P X x ∞=>> ⇒ (||)1P X X∞≤=,(||)0P X X∞>=(,)p p L ⋅构成完备的线性赋范空间—Banach 空间基本不等式:,a b R ∈,0r >,1p <,q <∞且111p q+=(p ,q 为共轭数),则(1)1||max(1,2)(||||)r r r r a b a b −+≤+(2) ||||||p q a b ab p q ≤+ ⇔ 11||||||||pq a b a b p q≤+p L 中基本不等式:(1)1||max(1,2)[||||]p r p pX Y dp X dp Y dp −+≤+∫∫∫Holder 不等式 (2)||pqXY XY dp XY=≤⋅∫⇔||pq E XY XY ≤⋅(111p q+=,1p ≤,1q ≤ ) (3)Minkowski 不等式:ppp X YXY +≤+ ..r v :X Y . (若实数,1p c ≥,则有 ||ppcXc X≤)Proof :1||||||pp X Y dp X Y X Y dp −+=+⋅+∫∫11||||||||p p X X Y dp Y X Y dp −−≤⋅++⋅+∫∫式中11||||(||)p p p qX X Y dp XX Y −−⋅+≤+∫11[(||)]p qqp XX Y dp −=+∫1[||]pqp XX Y =+∫ 11[||][||]ppqqpp X X Y dp YX Y dp ≤⋅++⋅+∫∫ 1()[||]pqp p XY X Y dp =++∫其中 111p q +=⇒1pq p =− 所以有11[||]()pqpp X Y dp XY −+≤+∫即有不等式ppp X YXY +≤+(4)Jensen 不等式f 为上的凸函数,X 为取值(,)a b 的可积..r v ,则有[()]()E f X f EX ≥证明:0(,)X a b ∃∈,f 为凸函数.'000()()()()f x f x f x x x −≥+− (,)x a b ∈令0x EX = x X =,则上式变为'()()()()f X f EX f EX X EX −≥+−上式两边同时取期望得[()]()E f X f EX ≥证明(,)pp L ⋅完备线性赋范空间线性:① If pX L ∈,a R ∈ ⇒paX L ∈ ② ,pX Y L ∈⇒pX Y L +∈ 赋范:0pX≥且0pX=⇔0X = ..a e ⇔0f ≡ppaX a X= ppp X YXY +≤+定义(依范数收敛):设Pn X L ∈, If lim||0p n n X X dp Ω→∞−=∫( ⇔lim 0n pn X X→∞−=)Then 称{}n X 依范数收敛于X (p 方收敛),记为PL n X X ⎯⎯→. 结论:PL n X X ⎯⎯→⇒pn X X ⎯⎯→系(Corollary ):[]1,,p ∈∞..'r v s {,1}n X n ≥.若存在(,,)pY L p ∈ΩF ,n ∀,有||n X Y ≤,则当n →∞时,下列两式等价:(1) pn X X ⎯⎯→ (2) PL n X X ⎯⎯→ 命题2.4.11: 1p ≤≤+∞,pL 中元素列{}n X ,下列两事实等价(1)PL n X X ⎯⎯→ ; (2){}n X 是基本列,即,lim 0n mpn m X X →∞−=;(3){||,1}p n X n ≥一致可积,且pn X X ⎯⎯→. 命题1:(1) [1,]p ∈+∞,p L 为Banach 空间(,)pp L ⋅,且是一个完备集合. (2)若在2(,,)L P ΩF 中取(,)[]X Y E XY =则(,)X Y 是内积,2(,,)L P ΩF 是Hilbert 空间22(,)L ⋅,且也是一个完备格. 定义:(,,)P ΩF ,..r v ,X Y 0p >.||p E X :X 的(分布的)p 阶绝对矩()VarX E X EX Δ=− X 的方差p EX (存在) X 的p 阶矩ΔX 的标准差协方差:(,)()()Cov X Y E X EX Y EY Δ=−− ()0E XY =称,X Y 为正交的相关系数:0(,)00VarX VarY X Y VarX VarY ρΔ⋅≠=⋅=⎩⇒ ,X Y 互不相关的(,)Cov X Y ≤若(,)1X Y ρ≤,由1(||)||ppP X a E X a≥≤,得Chebyshev 不等式 21(||)P X EX a VarX a−>≤ 0a >六、乘积可测空间上的测度1.两个乘积可测空间上的测度 (1) 乘积可测空间(,)i i ΩFi i Ω=ΩΠ=1乘积空间1{(,,):}n i i ωωωΩ=∈Ω ,11{1}nn i i i i i i A A i n σ====∈≤≤ΠΠ:,F F F ,1(,)(,)ni i i =Ω=ΩΠF Fi i A Ω⊂,1{(,,):}n i i A A ωωω=∈ ,可测矩形全体:i ni A A Π==1C 为Ω中可测的矩形全体 ()σ=F C(2) 截口Y X ,集合,E 是Y X ×的子集,分别称}),({E y x Y y E X ∈∈=:(或}),({E y x X x E Y ∈∈=:)为E 在X (或Y )处的截口.记),(y x f 为Y X ×上的函数,),()(y x f y f x =),()(y x f x f y = (3) 引理引理 设11(,)ΩF 与22(,)ΩF 为可测空间(a)若21Ω×Ω∈E ,则1Ω∈∀x ,2Ω∈y ,有2x E ∈F ,1y E ∈F(b)若f 为21Ω×Ω上的12×F F 可测函数,则1Ω∈∀x ,2Ω∈y ,x f 为2Ω上的2F 可测函数,y f 为1Ω上的1F 可测函数.进一步引理 设11(,,)μΩF 与22(,,)νΩF 为两个σ有限测度空间若21Ω×Ω∈E ,则函数(映照)x x E μ⎯⎯→为1Ω上可测;y y E ν⎯⎯→为2Ω上可测.(4) 乘积测度设11(,,)μΩF 与22(,,)νΩF 为两个σ有限测度空间,则在12×F F 上存在唯一的测度νμ×,s.t,)()())((B A B A νμνμ=××, 1A ∈F ,2B ∈F ,从而νμ×亦为σ有限.此外对于12E ∀∈×F F 有12()()()()()()x yE E dx E dy μννμμνΩΩ×==∫∫则测度νμ×称为μ与ν的乘积. (5) 乘积测度的积分Theorem: σ有依测度空间11(,,)μΩF 与22(,,)νΩF ,f 为21Ω×Ω上的非负12×F F 可测函数,则函数2x x f dv Ω→∫与1y y f d μΩ→∫分别在1F 和2F 可测,且有∫∫∫∫∫ΩΩΩΩΩ×Ω==×122121)()()()()(dx dv f dy v d f v fd x y μμμFubini's Theorem: σ有依测度空间11(,,)μΩF 与22(,,)νΩF ,f 为21Ω×Ω上的12×F F 可测函数,若f 关于νμ×可积(积分存在),则:(a) 对..a e μ− x ,x f 为ν可积(关于ν积分存在),对..a e ν−y ,y f 为μ可积(关于μ积分存在)(b) 令⎪⎩⎪⎨⎧=∫Ωotherv f d f I x x x f 02)(可积(积分存在)为若ν⎪⎩⎪⎨⎧=∫Ωelsewheref d f I y y y f 01)(可积(积分存在)为若μμ则)(x I f 为μ可积(积分存在),)(y I f 为v 可积(积分存在),且有1212()()()()()f f fd v I x dx I y v dy μμΩ×ΩΩΩ×==∫∫∫另一种形式的Fubini's Theorem: If 0≥f or ||f d μ<∞∫,then∫∫∫∫∫ΩΩΩ×ΩΩΩ==212112)()(),()()(),(dy v dx y x f fdu dx dy v y x f μμFubini 定理有很多应用 2.乘积可测空间上的概率测度 (1)两维乘积空间上的概率测度设()()1122,,,ΩΩF F 为两个可测空间,[]12(,)120,1P A ωΩ×→F ,若函数12(,)P A ω满足:(a) 11ω∀∈Ω,1(,)P ω⋅是()22,ΩF 上的概率测度; (b) 222,(,)A P A ∀∈⋅F 是()11,ΩF 上的可测函数; 则称P 为()11,ΩF 到()22,ΩF 的转移概率. 注:函数12(,)P A ω满足:()()121,1,,0P P ωωφΩ==; ()12,0,P A A ω≥∀∈F ;2,,i i j A A A i j ϕ∈∩=≠F ,有1111(,)(,)i i i i P A P A ωω∞∞===∑∑.例:可测空间()11,ΩF 和()22,ΩF ,则(a)()⋅Q 是()22,ΩF 上的概率测度,则对()()22122,,A P Q A ω∈=F F 是一个转移概率;(b)可测映照()()1122:,,f Ω→ΩF F ,则()()()2121,A P A I f ωω=也是一个转移概率.(2) 定理定理2.5.1:可测空间()11,ΩF 和()22,ΩF ,1P 为()11,ΩF 上的概率测度,12P 为转移概率,则(a)在()1212,Ω×Ω×F F 上存在唯一概率测度P 满足 ()()()1121212111122,,,A P A A P A P d A A ωω×=∀∈∈∫F F。
泛函分析中的测度与积分

泛函分析中的测度与积分泛函分析是数学中的一个重要分支,研究的是无限维空间上的函数和算子。
测度与积分是泛函分析中的基本概念和工具,在理解和解决实际问题时具有重要作用。
本文将介绍泛函分析中测度与积分的相关内容。
一、测度的定义与性质在泛函分析中,测度是用来度量集合大小的工具。
我们首先定义测度空间,即一个具有良好性质的集合类。
测度可以看作是对某个集合的“面积”、“长度”或“体积”的度量。
测度的定义需满足以下性质:1. 非负性:对于任意集合,测度的值都大于等于零。
2. 空集的测度为零:空集的测度为零。
3. 可数可加性:对于可数个互不相交的集合,其测度等于这些集合测度的和。
测度有许多不同的类型,如长度测度、体积测度等。
而在泛函分析中,我们经常使用的是Lebesgue测度。
Lebesgue测度满足所有测度的定义和性质,且在实际问题中应用广泛。
二、测度与积分的关系在测度的基础上,我们可以定义积分。
积分是对函数在某个集合上的“均值”的概念,是对函数的一种综合描述。
泛函分析中,常用的积分有Riemann积分和Lebesgue积分。
Riemann积分是我们在初等数学中接触到的积分概念,但其仅适用于有界函数。
而Lebesgue积分则广义得多,适用于几乎所有函数。
Lebesgue积分的定义是基于测度的。
若函数f在测度空间上可积,那么其积分值就是测度空间上的展宽函数Φ的平均值。
展宽函数Φ可以理解为将函数的取值范围在测度空间上展开的一种方式。
三、泛函分析中的测度与积分应用泛函分析中,测度与积分的应用广泛,具体体现在以下几个方面:1. 函数空间的定义:测度与积分的概念帮助我们定义不同类型的函数空间,如Lp空间、Hilbert空间等。
这些函数空间在泛函分析中具有重要意义。
2. 收敛性与连续性:测度与积分的理论为我们提供了研究函数序列和函数极限的工具。
通过对函数序列的测度与积分的收敛性分析,我们可以得到函数的连续性和一致收敛性等性质。
实变函数论中的测度与积分

实变函数论中的测度与积分在实变函数论中,测度和积分是两个重要的概念。
测度主要用来描述集合的大小,而积分则用来计算函数在给定集合上的平均值或总和。
本文将详细讨论测度和积分在实变函数论中的应用。
1. 测度的概念和性质测度是一种用来度量集合大小的数学工具。
在实变函数论中,我们常用的测度有勒贝格测度和外测度。
勒贝格测度是一种基于开区间的测度,它的定义和性质经过严格的数学证明。
外测度是基于测度的扩展,它可以用来度量任意集合的大小。
测度具有一些基本性质:- 非负性:任何集合的测度都是非负的。
- 空集的测度为零:空集的大小为零,所以它的测度也应为零。
- 平移不变性:对于任意集合A和常数c,A+c的测度等于A的测度。
- 可数可加性:对于任意可数多个两两不相交的集合Ai,它们的并集的测度等于各个集合的测度之和。
2. 可测函数和测度空间可测函数是对测度而言的一种特殊函数,它的测度可以通过测度空间来描述。
测度空间是在某个集合上定义了一个测度的空间,通过这个空间可以对集合的大小进行测量。
可测函数具有一些重要性质:- 可测函数的截断仍然是可测函数:对于可测函数f,如果我们将其截断为小于等于某个常数M的函数,那么截断后的函数仍然是可测函数。
- 极限函数是可测函数:对于一列可测函数{fn},如果其逐点收敛于函数f,那么函数f也是可测函数。
- 连续函数是可测函数:连续函数在实变函数论中是一类非常重要的函数,它们在测度空间中都是可测函数。
3. 测度的应用:积分在实变函数论中,积分被广泛应用于函数的平均值、总和以及一些常见的函数性质的研究。
- 平均值:给定一个函数f和一个集合A,我们可以通过计算函数在集合上的积分来得到函数f在集合A上的平均值。
通过积分的计算,我们可以了解到函数在给定集合上的整体趋势。
- 总和:对于一个定义在集合上的函数f,我们可以通过计算函数的积分来得到函数在给定集合上的总和。
这在许多实际问题中都非常有用,例如计算某个物体在一段时间内的运动总量。
实变函数中的测度论与积分

实变函数中的测度论与积分实变函数是数学分析领域的一个重要概念。
测度论和积分是实变函数理论的两个基础组成部分。
本文将介绍实变函数中的测度论与积分的概念、性质和应用。
一、测度论的基本概念在实变函数中,测度论是研究集合的大小的一种数学工具。
测度是一个定义在集合上的函数,它可以用来衡量集合的大小。
在测度论中,常用的测度有长度、面积和体积等。
对于一个给定的集合,测度应满足以下三个性质:1. 非负性:对于任意的集合,它的测度必须大于等于零。
2. 空集的测度为零:空集是一个没有元素的集合,它的测度应为零。
3. 可数可加性:对于可数个互不相交的集合,它们的并集的测度等于各自测度的总和。
二、实变函数的测度论实变函数的测度论主要研究实数轴上的集合的测度和测度函数。
实数轴上的测度函数是定义在实数轴上的一个函数,它可以用来衡量集合的大小。
在实变函数的测度论中,常用的测度函数有:1. 长度:定义在一维实数轴上的测度函数,用来衡量集合在实数轴上的长度。
2. 面积:定义在二维平面上的测度函数,用来衡量平面上的集合的大小。
3. 体积:定义在三维空间中的测度函数,用来衡量物体的体积。
测度函数具有以下性质:1. 非负性:对于任意的集合,它的测度必须大于等于零。
2. 空集的测度为零:空集是一个没有元素的集合,它的测度应为零。
3. 单调性:对于两个集合,如果一个集合包含在另一个集合中,则大集合的测度不小于小集合的测度。
4. 动态性:当一个集合添加一个元素或删除一个元素时,它的测度可能会发生变化。
三、积分的概念与性质在实变函数中,积分是一种将函数与区间之间的关系进行量化的方法。
积分可以用来计算函数在给定区间上的面积或总量。
常用的积分有:1. 定积分:用来计算函数在一个给定区间上的面积。
定积分是一个实数,它表示函数在该区间上的累积效应。
2. 不定积分:用来计算函数的原函数。
不定积分是一个函数,它表示函数在给定点上的变化率。
积分具有以下性质:1. 线性性:积分具有线性性质,即对于常数乘以一个函数的积分,等于常数乘以函数的积分。
积分知识点各种题型归纳方法总结

积分知识点各种题型归纳方法总结一、定积分题型归纳方法1. 反函数法:当被积函数为两个函数的复合函数时,可以通过反函数换元法将其转化为简单的函数进行积分。
2. 分部积分法:当被积函数是两个函数的乘积时,可以使用分部积分法,通过反复积分求得结果。
3. 有理函数积分法:对于有理函数的积分,可以通过先进行分解为多个分式的和的形式,再逐个进行积分。
4. 三角函数积分法:对于三角函数的积分,可以利用三角函数的积分公式进行求解。
5. 换元积分法:对于特定的被积函数,可以通过合适的换元变量进行换元,使得积分变得更加简单。
二、定积分题型求解步骤1. 确定积分上下限:根据题目给出的条件,确定定积分的上下限。
2. 分析被积函数:仔细分析被积函数的形式和性质,确定可能适用的积分方法。
3. 选择合适的方法:根据被积函数的特点,选择适用的积分方法进行求解。
4. 进行换元或分解:如果需要进行换元或分解,根据题目要求进行相应的代换或分解。
5. 积分求解:根据选择的方法进行积分计算,注意求解过程中的每一步骤,避免计算错误。
6. 确定常数:如果题目中有未知常数,根据给出的条件确定常数的值。
7. 检查结果:对得到的积分结果进行检查,是否符合物理意义或题目要求。
三、不定积分题型归纳方法1. 函数求导法:对于某些函数,可以通过求导反过来求不定积分。
2. 分部积分法:当被积函数是两个函数的乘积时,可以使用分部积分法,通过反复积分求得结果。
3. 有理函数积分法:对于有理函数的积分,可以通过先进行分解为多个分式的和的形式,再逐个进行积分。
4. 三角函数积分法:对于三角函数的积分,可以利用三角函数的积分公式进行求解。
5. 反函数法:当被积函数为两个函数的复合函数时,可以通过反函数换元法将其转化为简单的函数进行积分。
以上是积分知识点各种题型归纳方法的总结,希望能对您的学习和应用有所帮助!。
实分析中的积分与测度

实分析中的积分与测度实分析是数学的一个重要分支,研究连续变化的现象以及相关的数学理论。
积分与测度是实分析的基础概念,在实分析中有着重要的作用。
本文将探讨积分与测度的概念、性质以及它们在实际应用中的意义。
1. 概念积分是实分析中的一个基本概念,可以看作是函数的累加过程。
我们通常将函数的积分表示为∫f(x)dx,其中f(x)是被积函数,dx表示积分变量。
积分的结果是一个数值,表示函数在一定区间上的累加效果。
测度是衡量集合大小的一种方式,用于描述实数轴上的子集。
我们可以将测度看作是长度、面积或体积的推广。
测度论是实分析的一个重要分支,研究集合的测度性质以及相关的测度空间。
2. 积分的性质积分作为函数的累加过程,具有一些重要的性质。
首先,积分是线性的,即对于函数f(x)和g(x),以及任意的数a、b,有∫(af(x)+bg(x))dx=a∫f(x)dx+b∫g(x)dx。
其次,积分具有加法和乘法的性质,即∫f(x)dx+∫g(x)dx=∫(f(x)+g(x))dx和∫f(x)g(x)dx=∫f(x)dx∫g(x)dx。
3. 测度的性质测度在描述集合大小时,也具有一些重要的性质。
首先,空集的测度为0,即空集的大小为0。
其次,测度是非负的,即任意子集的测度大于等于0。
此外,测度具有可数可加性,即对于可数个互不相交的子集,它们的测度之和等于这些子集的并集的测度。
4. 测度与积分的关系测度与积分之间存在着密切的关系。
通过引入测度的概念,可以定义积分的具体形式和性质。
测度论的基本定理之一是测度可积性定理,它指出当被积函数满足一定条件时,可以将积分转化为集合的测度,并通过对集合的测度进行计算来求解积分。
测度与积分的关系还体现在测度论的其他定理中,例如测度的绝对连续性定理、测度的支撑紧致定理等。
这些定理给出了测度与积分之间更深入的联系,为实分析的研究提供了基础理论。
5. 应用意义积分与测度在实际应用中具有广泛的意义。
测度论积分

测度论积分测度论是研究一般集合上的测度和积分的理论。
它是勒贝格测度和勒贝格积分理论的进一步抽象和发展,又称为抽象测度论或抽象积分论,是现代分析数学中重要工具之一。
测度理论是实变函数论的基础。
测度论定义测度理论是实变函数论的基础。
所谓测度,通俗的讲就是测量几何区域的尺度。
我们知道直线上的闭区间的测度就是通常的线段长度;平面上一个闭圆盘的测度就是它的面积。
测度论形成意义测度论纵观勒贝格积分和勒贝格-斯蒂尔杰斯积分理论,不难发现它们都有三个基本要素。
第一,一个基本空间(即n维欧几里得空间R)以及这个空间的某些子集构成的集类即L(勒贝格)可测集或某L-S(勒贝格-斯蒂尔杰斯)可测集全体,这个集类对集的代数运算和极限运算封闭。
第二,一个与这个集类有关的函数类(即L可测函数或某L-S可测函数全体)。
第三,一个与上述集类有关的测度(即L测度或某L-S测度)。
在三个要素的基础上,它们都是运用完全类似的定义和推理过程获得完全类似的一整套测度、可测函数、积分的定理(见勒贝格积分、贝尔函数)。
测度论正是基于这些基本共同点所形成一般理论。
对于更一般的集合,我们能不能定义测度呢?比如直线上所有有理数构成的集合,它的测度怎么衡量呢?一个简单的办法,就是先在每个有理点上找一个开区间覆盖它,就好比给它带个“帽子”。
因为有理数集是可列集(就是可以像排自然一样排好队,一个个数出来,也叫可数集,见集合论),所以我们可以让第n个有理数上盖的开区间长度是第一个有理数(比方是1)上盖的开区间长度的2^n分之一。
这样所有那些开区间的长度之和是个有限值(就是1上的开区间长度的2倍)。
测度论我们让1上的开区间逐渐缩小趋向于一个点,那么所有区间的总长度也相应缩小,趋向于长度0。
这样我们就说有理数集的测度是0。
用上面这种方法定义的测度也叫外测度。
一个几何区域有了测度,我们就可以定义上面的函数的积分,这是推广的黎曼积分。
比如实数上的狄利克雷函数D(x)=1(如果x是有理数),0(如果x是无理数)。
第三章测度

第三章可测集合一、内容结构在R积分的情形,被积函数的定义域是区间或简单区域, 定义域的度量有明确的意义——长度、面积或体积。
在实变函数论中,被积函数的定义域是可测点集,推广积分的概念,首先要定义一般点集的度量,就是本章讨论的集合测度。
测度理论的建立有多种方法,不同的实变函数教材引入的方法有所不同,本章为了更直观、更好地理解掌握L积分,通过测度理论的建立推广R积分的数学思想与方法,直接从L测度的引入建立测度理论。
对于可测集合性质,主要讨论可测集合的充要条件、零测度集及其性质、可测集合的运算性质、可测集合与Gδ型集、Fδ型集的关系、最常用的可测集类型。
主要内容:勒贝格外测度的定义及其基本性质;勒贝格可测集及其基本性质;勒贝格可测集类;开集、闭集、Gδ型集、Fδ型集、Borel集之间的联系。
基本要求:理解勒贝格可测集的定义及其几何意义、勒贝格测度及其基本性质,特别是可数可加性;掌握怎样用开集、闭集、Gδ型集、Fδ型集刻画勒贝格可测集;可测集合的类型与充要条件。
二、主要的数学思想与方法1、从长度、面积、体积到一般点集测度概念由内、外测度建立的思想与方法。
2、Lebesgue当初首先引入外测度m* 与内测度 m*,然后通过条件m* A = m*A 定义可测集, Caratheodory 给出的可测集的导入法:m*T = m * (T∩E ) + m *(T∩CT) (∀T)称E可测,把m*E称为E的测度,记为mE。
两种定义引入的背景、相互间的关系、在学习讨论可测集相关性质等问题时的意义与作用。
3、合列极限定义的思想与方法。
4、零测集的引入及其在实变函数学习中的意义与作用。
5、一般可测集由Gδ集、Fδ集、零测集构成的思想与方法。
三、疑难点学习方法(一)直线上有界点集的测度点集的测度更着重于直线上有界点集的测度。
用构造的方法来讲解点集的测度,从中我们可以学到一种成套理论的模型。
先从最简单的开集测度出发,再学习闭集的测度、一般点集的内测度与外测度及可测集合。
实分析中的测度和积分

实分析是数学分析的一个分支,涉及到测度和积分的概念。
测度理论在实分析中扮演着重要的角色,它是衡量集合大小的一种方式。
而积分是通过对函数进行“求和”的方式,来度量函数在一个区间上的总量。
测度是实分析中的一个核心概念,它用于测量集合的大小。
在实数轴上,我们可以使用长度来描述一个集合的大小。
例如,一个区间[a,b]的长度等于b-a。
然而,对于一些更一般的集合,没有明确的长度概念。
为了解决这个问题,我们引入了测度的概念。
测度可以被看作是度量集合大小的函数。
它可以将某些集合映射到实数上,且满足一定的性质。
常用的测度有勒贝格测度和外测度。
勒贝格测度是最常用的测度之一。
它通过对区间的长度进行无限次的求和,来计算集合的大小。
具体来说,勒贝格测度使用开区间来逼近集合,然后计算这些开区间的长度之和。
如果这个长度之和是有限的,我们就说这个集合是可测的,同时该长度即为集合的勒贝格测度。
外测度是另一个常用的测度。
它通过使用覆盖集合的方式,来估计集合的大小。
具体来说,我们使用一系列的开区间来覆盖集合。
如果这些开区间的长度之和是有限的,我们就说这个集合是可测的,同时该长度即为集合的外测度。
积分是实分析中的另一个重要概念。
它用于度量函数在一个区间上的总量。
通过将函数划分成无穷小的小块,并对每个小块进行求和,我们可以得到函数在整个区间上的积分值。
积分可以看作是求和的一种推广。
在求和的过程中,我们将每个小块的贡献相加,得到总和。
类似地,在积分的过程中,我们将每个小块的贡献相加,得到积分值。
积分有多种类型,包括黎曼积分、勒贝格积分和勒贝格-斯蒂尔杰斯积分等。
不同类型的积分适用于不同的函数类别。
黎曼积分是最常用的一种积分,它适用于大多数函数。
勒贝格积分对某些特殊类型的函数,如非连续函数,有更好的性质。
总结起来,实分析中的测度和积分是两个核心概念。
测度用于测量集合的大小,而积分用于度量函数在一个区间上的总量。
测度理论和积分理论为我们提供了一种分析集合和函数的工具,使得我们能够更好地理解和处理现实世界中的实际问题。
《现代概率论》讲义稿_第二章 测度与积分_

即对 μ ( An ) =
∑∑ μ (C
i =1 k =1
∞
ki
ik
) + μ ( A) 取极限得 lim μ ( An ) = μ ( A)
n →∞
注:在 φ 上的上连续性,即 A = φ ⇒
μ ( A) = μ (φ ) = 0
⑥ 半 σ 可加性或次 σ 可加性 If An ∈ F , ∪ An ∈ F ,Then μ (∪ An ) ≤ ∑ μ ( An )
其中 Cnk 对不同的 n 与 k 都不交.
∴
μ ( A) = μ (∑∑ Cnk ) = ∑∑ μ (Cnk )
n =1 k =1 n =1 k =1
∞
kn
∞
kn
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《现代概率论》讲义稿
第二章 测度与积分
贵州大学 胡尧
= lim ∑∑ μ (Cnk ) = lim μ (∑∑ Cnk ) = lim μ ( AN )
∑∑ μ (C
i =1 k =1 ki
∞
ki
ik
) + μ ( A)
对 ∀n 均成立
∞ > μ ( A1 ) = ∑∑ μ (Cik ) + μ ( A)
i =1 k =1 ∞
∞
因 μ ( A) ≥ 0
∞ ki n →∞
⇒ μ ( A1 ) ≥ ∑∑ μ (Cik ) ,
i =1 k =1
ki
所以
∑∑ μ (Cik ) → 0
N →∞ n =1 k =1 N →∞ n =1 k =1 N →∞
N
kn
N
kn
⑤ 上连续性 If An ∈ F , ∀n , s.t. An ↓ A ∈ F and
实数集合中的测度论与积分

实数集合中的测度论与积分随着数学的不断发展,实数集合中的测度论和积分成为了一个非常重要的领域。
从本质上说,测度论是通过给实数集合中的元素分配一个“测度”的方式来描述该集合的性质。
积分则是为了从一个函数的行为中提取出一些信息而对其进行的操作。
在本文中,我们将会依次探讨实数集合中的测度论和积分的相关概念以及它们在数学中的应用。
一、测度论1.1 定义在实数集合的测度论中,我们用“测度”来描述某些子集的大小。
具体来说,如果我们将某个实数集合分割成一系列的不交子集,那么每个子集的大小可以通过分配一个实数来进行计量。
这个实数被称为该子集的测度,通常用符号$λ$表示。
要注意的是,每个子集的测度可能是未知的,而且存在某些子集不能通过这种方式进行计量。
这时候我们说这个实数集合是不可测的。
而对于可测的实数集合,我们通常需要满足一些特定的公理来描述其测度的性质。
比较常见的可测性公理包括:- 单调性:如果子集$A \subset B$,则测度$λ(A) \le λ(B)$。
- 有限加性:如果子集$A$和$B$是不交的,则测度$λ(A \cup B) = λ(A) + λ(B)$。
- $\sigma$-可加性:如果一系列不交子集的并等于一个集合$A$,则它们的测度之和等于$A$的测度,即$λ(A) =\sum_{n=1}^{\infty}λ(A_n)$。
1.2 应用测度论的应用非常广泛,比如在集合论中,测度可用于刻画无穷大集合的大小。
当然,实数集合中的测度论还有很多应用,比如在微积分学中,测度论可以被用来定义积分。
二、积分2.1 定义在实数集合中的积分,其实就是从函数的性质中提取信息的一种方式。
要进行积分,我们需要先定义一个函数,并为其分配相应的测度。
这个测度通常是我们在测度论中定义的那个。
接下来,我们将函数的值与其对应的测度相乘并求和。
这个和就是函数的积分。
这个定义可以用符号表示为$$\int_A f \mathrm{d}\lambda=\lim_{n \to \infty}\sum_{i=1}^{n}f(x_i) \lambda(E_i)$$其中$f$是我们想要积分的函数,$E_i$是$A$的一个分割,$x_i$是$E_i$中任意一点的取值。
集合的测度与积分

集合的测度与积分在数学分析中,集合的测度与积分是一个重要的概念。
集合的测度是用来度量集合大小的工具,而积分则是用来描述集合上的函数的数值。
本文将分别介绍集合的测度和积分的基本概念,并探讨它们之间的关系。
一、集合的测度在数学中,集合的测度是一种对集合大小的度量。
常见的集合测度包括长度、面积、体积等。
而关于集合测度的最基本的概念就是测度的可加性。
如果一个集合可以被无限个互不重叠的小集合覆盖,并且总体积为这些小集合体积之和,那么这个集合的测度就是可加的。
另外,对于测度来说,还有一个重要的概念就是测度的完备性。
当一个集合上的所有子集的测度都为零时,这个集合就是完备的。
完备性是测度理论中的一个非常重要的性质,它保证了我们可以对集合进行准确的测量。
二、积分积分是微积分学中的一个重要概念,用于描述函数在一个区间上的平均值或总体积。
在实际应用中,积分可以用来计算曲线下的面积、曲线的弧长等。
而对于定义在集合上的函数来说,积分的概念也可以进行推广。
在集合上的积分,我们首先需要定义集合上的测度,然后再定义函数在集合上的积分。
对于可测函数来说,我们可以通过将函数值乘以测度来计算函数在集合上的积分。
这样,积分就成为了一个将集合上的函数映射到实数域的运算。
三、集合的测度与积分的关系集合的测度与积分之间存在着密切的关系。
在实际应用中,我们经常需要通过测度来计算函数在集合上的积分。
而在测度空间中,积分可以看作是对函数的测度。
因此,测度与积分之间是相互关联的。
特别地,在Lebesgue积分中,我们可以通过测度来计算定义在集合上的函数的积分。
Lebesgue积分是一种广义积分,它在实际应用中具有很强的适用性。
而Lebesgue积分的定义和性质与集合的测度紧密相关,这也进一步体现了集合的测度与积分之间的关系。
总结集合的测度与积分是数学分析中的重要概念,它们在描述集合大小和函数数值方面具有重要的作用。
集合的测度用来度量集合的大小,而积分则用来描述函数在集合上的数值。
内容结构(精)

第二章点集一、内容结构第一章讲的是一般集合的运算,集合中的元素不一定是点。
这一章是研究欧氏空间R n中的点集,它是以数或数组为元素的特殊集合,是测度论、积分论的基础。
本章内容大多是就n维空间R n的情形讲的,学习时可就直线点集、平面点集或三维空间的点集来想像,这样容易理解,容易找到解决问题的办法。
本章首先在度量空间中对空间中的点定义了距离(点与点,点与集、集与集及集合的直径、点的邻域),由此给出了收敛点列、有界点集的概念。
对R n中的点与集合的关系应用距离的性质分成不同类型的点:内点、界点、聚点、孤立点。
内点、界点、聚点、孤立点的相互关系是本章学习讨论的一个知识点。
对于R n的已知集合E,一方面把它的内点、界点、聚点等分类得到了与E有关的新集合E0,E′,∂E,E,集E 及E0,E′,∂E,E之间的相互关系在学习中应注意掌握;另方面,由E中的点与E0,E′,∂E,E的关系,给出了集合为开闭、闭集、完备集合定义。
通过学习可知,开集与闭集的交运算、并运算有着不同性质。
特别地,对于直线上的开集、闭集构造进行了讨论。
康拓尔集是(Cantor)是一个特殊的点集,论证问题时常有特别的作用,也是学习过程中的一个难点,应好好理会掌握。
主要内容:R n中的距离、内点、外点、界点、聚点、孤立点、开核、边界、导集、闭包、开集、闭集、自密集、完备集;开、闭集合运算性质及对偶关系;直线上开集、闭集、完备集的构造。
基本要求:学习本章时应着重理解和掌握以下几个方面。
1、熟悉有关概念,并能结合具体实例掌握它们。
2、掌握直线上开集、闭集、完备集的结构,注意Cantor集的构成及它的奇异性质,这对于一些理论问题的解决是很重要的。
3、注意集合与函数的关系,用集合可以研究函数的某些性质,反之,利用函数也可以研究有关集合的性质。
4、涉及到无限个集合的运算及其某些性质时很容易出错,常和直观想像的结果不一致。
直观想像是重要的,但不能代替理性的证明。
集合的测度与积分

集合的测度与积分集合的测度与积分是数学分析中一门重要的学科,它研究了如何对不同类型的集合进行测量和积分运算。
在本文中,我们将介绍集合的测度与积分的概念以及相关的基本性质和定理。
一、集合的测度集合的测度是将一个给定集合映射到实数上的函数,用于表示该集合的“大小”。
在测度论中,我们通常使用测度来度量集合的长度、面积、体积等。
一般来说,集合的测度具有以下三个基本性质:1. 非负性:对于任意的集合A,它的测度必须是非负数,即m(A) ≥ 0。
2. 空集的测度为零:空集是没有元素的集合,因此它的测度应当为零,即m(∅) = 0。
3. 可加性:对于任意的两个不相交的集合A和B,它们的并集的测度等于它们各自测度的和,即m(A∪B) = m(A) + m(B)。
这些性质使得集合的测度具有良好的数学性质,并且可以进行各种运算和推理。
二、积分的定义积分是对函数在某个集合上的加权平均值的一种推广,它用于求解函数与某个测度之间的“面积”或“体积”。
在积分的定义中,我们需要引入一个积分测度μ,它用于确定求积分的范围。
设函数f(x)定义在某个集合上,我们想要计算它在该集合上的积分。
积分的定义可以表示为:∫f(x)dμ = lim(n→∞)(Σf(xi)μ(Ai))其中,Σf(xi)μ(Ai)表示将集合A分割成n个小部分,并用每个小部分的测度乘以该部分上的函数值来计算近似的积分值。
当n趋于无穷大时,这个近似值会趋于积分的准确值。
三、测度和积分的关系在集合的测度和积分的理论中,有一个重要的定理,即测度与积分的联系定理。
该定理指出了测度和积分之间的关系,并且在实际应用中具有广泛的应用。
测度与积分的联系定理可以简要概括为:如果一个集合的测度是有限的,并且在该集合上存在一个有界的函数,那么这个函数就是可积的。
换句话说,对于有界函数来说,它的可积性与其所定义的集合的测度是密切相关的。
根据测度与积分的联系定理,我们可以将对函数的积分问题转化为对集合的测量问题,从而简化计算过程。
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约定G 和O 为开集,F 为闭集,Ω为开覆盖,函数:,,f X Y <ρ><σ> 。
以下所有概念均在一个度量空间X 中讨论。
第七章 度量空间
定义 E 的闭包点E :点x X ∈,,..y E s t ∀δ>0,∃∈ρ(,x y )<δ。
E ⊂E 。
定义 度量空间X 可分:由可数个点构成的稠密子集D ,即D X =。
命题 度量空间可分⇔∃可数开集族{}i O ,s.t.∀O ⊂X ,O=
i i
O O O ⊂ 。
定义 函数f f 在点x 连续:0,0,..x y (),()]s t f x f y ∀ε>∃δ>ρ()<δ,σ[<ε若,则。
f 连续则f 在每一点连续。
命题 1O Y []f f O X -⇔∀⊂⊂连续,是一个开集。
定义 f 为X 与Y 间的同胚:f 双射,连续且f -1连续。
若X 与Y 间存在一个同胚,称X 与Y 是同胚的。
(拓扑学本质上是研究在同胚下保持不变的性质,这样的性质称为拓扑的。
根据开集定义的性质都是一个拓扑性质。
一致性质,在一致同胚下保持不变的性质;度量性质,在等距同构下保持不变的性质)
定义 X 与Y 之间的等距同构(保持距离不变的同胚):在某个同胚下,∀x 1.x 2∈X ,1212h(x ),h(x )]=x σ[ρ(),x 。
若X 与Y 之间存在一个等距同构,X 和Y 是等距的。
定义 ρ和σ是等价度量:≺X, ρ≻ ≺X,σ≻映上的恒同映射id X 是一个同胚(⇔若集合O 在≺X, ρ≻是开的,则在≺X,σ≻也是开的)。
定义 ≺x n ≻收敛于点x :0,,..(,)n N n N s t x x ∀ε>∃∀≥ρ<ε,,即关于x 的每个球包含了该序列除有限项外的一切项。
定义 聚点:关于x 的球包含序列的无限项,(,..(,)n n N s t x x ∀ε>0,∀N,∃≥ρ<ε) 定义 柯西序列:0,,..,,(,)m n N s t m n N x x ∀ε>∃∀>ρ<ε。
若每个柯西序列都收敛,则称该空间是完备的。
定理 若≺X, ρ≻不完备度量空间,则∃是完备度量空间,则X 可作为一个稠密子集等距嵌入X *。
若X ⊂Y (任意完备空间),则X *等距于X 在Y 中的闭包。
定义 f 一致连续:s t.x,x',x,x'f(x),f(x')∀ε>0,∃δ>0,.∀ρ()<ε,ρ()<δ若则。
命题 f 一致连续⇒若≺x n ≻是柯西序列,则<f ( x n )>也是柯西序列。
定义 同胚f 称为一致同胚:f ,f -1一致连续。
(一致性质:在一致同胚下保持不变的性质) 定义 ρ和σ一致等价(与等价比较):≺X, ρ≻→≺X,σ≻映上的恒同映射是一致同胚。
(s.t.x,y,x,y x,y x,y x,y ∀ε>0,∃δ>0,∀ρ()<δ⇒σ()<εσ()<δ⇒ρ()<ε且)
命题 Y 完备,E ⊂X ,f :E →Y ,f 一致连续,则∃!连续映射g :E →Y,∀x ∈E, f (x)=g(x)(即g 是f 的扩张),且g 是一致连续的。
定义 S 是X 的一个子空间:S 是X 的一个子集,∀ x ,y ∈S ⊂X ,ρ|S (x,y)=ρ|X (x,y)。
(相对闭包的概念,E ⊂S ,则E 在S 中的闭包和E 在X 中的闭包通常是不一样的。
但如果x 是E 在X 闭包上的点,则若它属于S 它就是E 在S 闭包上的点)
命题 S 是X 的子空间,E |S =E |X ∩S 。
集合A ⊂S 相对S 闭⇔∃F 是X 的闭集,A=S ∩F 。
集合A ⊂S 相对S 开⇔∃O 是X 的开集,A=S ∩O 。
命题 可分度量空间的每个子空间都是可分的。
命题 若度量空间X 的子集A 完备,则A 闭;完备度量空间的闭子集A 完备。
定义 X 紧空间:X 的每个开覆盖Ω有一个有限子覆盖,即∃有限簇{O 1,O 2,…,O N }⊂Ω,s.t.X ⊂1N i i O = 。
(⇔1211{X},,{,,...,}N
i i N i
i i F F F F F F ≥=∀⊂=∅∃=∅ 闭集簇,) 定义 X 中集簇ß具有有限交性质:ß任何有限子集簇有非空交。
命题 X (度量空间)是紧的
⇔每个具有有限交性质的闭集簇ß有一个非空交集
⇔X 有波尔查诺-魏尔斯特拉斯性质(X 的每一个无限序列<x n >至少有一个聚点,即 ,..(),,,n x X s t O x O N n N x O ∃∈∀∈∀∃≥∈)
⇔X 序列紧(X 的每个序列< x n >均有收敛的子序列<k n x >)【比较波尔查诺-魏尔斯特
拉斯性质和序列紧的定义】
⇔完备+全有界 (∀ε>0,存在有限点簇{x 1,…,x n }使得∀x ∈X ,x 与某个x k 的距离不超
过ε⇔∀ε>0,X 被有限个半径为ε的球覆盖)
定理 f 定义在紧空间的连续实值函数,则f 有界且取到最小值和最大值。
引理 序列紧空间全有界(12,10,{,,...,},,N N i i x x x x X x B
ε=∀ε>∃∀∈∈ 有限点簇)
定义 ε为开覆盖Ω的勒贝格数:,,()x x X x O x B O δ∀∈∈⊂Ω∀δ<ε∃⊂且,的开球,即δ与x 无关。
(以下命题表明δ在序列紧空间中一定存在)
命题 紧空间X 的开覆盖Ω,则,0,..,,,x s t x X O B δ∃ε>∀∈∀δ<ε∃∈Ω∈O 。
命题 紧空间的闭子集紧。
度量空间的紧子集闭且有界。
紧集的连续像是紧的。
(比较命题 若度量空间X 的子集A 完备,则A 闭;完备度量空间的闭子集A 完备。
)
系 实数的每个紧集闭且有界
命题 连续映射f :紧度量空间X →度量空间Y ,⇒f 一致连续。
定义 E 是无处稠密的:c E ()稠密⇔E 不包含非空开集
定义 E 是第一范畴的:E 是可数无处稠密集簇的并
E 是第二范畴的:不是第一范畴的集合。
第一范畴集的补集称为剩余的。
性质 第一范畴集的可数并和子集都第一范畴集
定理 {O k }是X (完备度量空间)的可数稠密开子集簇,则∩O n 稠密(X 完备度量空间,则X 的任意非空开子集都不是第一范畴的)
命题 O 开F 闭,O ~O F~F
和无处稠密。
完备度量空间中闭F 是第一范畴集,则F 无处稠密
命题 完备度量空间的子集K 是剩余集⇔K 包含一个稠密的G δ。
完备度量空间的子集E 是第一范畴集⇔E 包含在一个F σ中,其补集是稠密的
命题 {F n }是可数闭集簇,X=∪F n ,则O=n F 是剩余开集。
若X 是完备度量空间,则O 稠密 命题 一致有界原理:ß为完备度量空间X 的实值连续函数族,且∀x ∈X ,∃M x ,s.t.∀f ∈ß,|f(x)|< M x 。
∃非空开集O ⊂X 和常数M ,s.t. ∀f ∈ß,∀x ∈O ,|f(x)|< M
命题 <X,ρ>完备度量空间,E ⊂X 是一个G δ,则∃E 的度量σ,σ等价于ρ,且<E,σ>是完备度量空间
命题 E ⊂X (拓扑空间),连续映射f :E →完备度量空间<Y,σ>。
则f 可以扩张为连续函数f *:E *→Y ,其中f *定义在上,E ⊂E *,且为G δ
命题 E 为豪斯多夫空间的稠密子集,E 同胚与完备空间<Y,σ>,则E 是一个G δ 系 度量空间的子集E 同胚于完备度量空间Y ,则E 是一个G δ
定义 度量空间X 到度量空间<Y,σ>的函数族ß等度连续:0,O,x O ∀ε>∃∈开,y O ∀∈,∀∈f ß, ..f(x),f(y)s t σ[]<ε
引理 <f n >:可数集D →度量空间Y ,使得∀x ∈D 集合{ f n (x):0≤n<∞}的闭包是紧的,则存在子序列< f nk >在D 中的每个x 收敛。
引理 K 为紧度量空间,且<f n >为到度量空间Y 的等度连续函数序列,∀x ∈K ,f n (x)→f ,则在K 上<f n >一致收敛于f 。
定理(Ascoli )可分空间X 到度量空间Y 的等度连续函数族ß ,令<f n >为ß中的序列s.t.∀x ∈X 集合{ f n (x):0≤n<∞}的闭包是紧的,则存在子序列< f nk >点态收敛于连续函数f ,且在X 中的每个紧集上一致收敛。
系 可分空间X 上的实值等度连续函数族ß中,在每一点都有界的序列<f n >有一个子序列< f nk >逐点收敛于连续函数,且在X 的每个紧子集上一致收敛。
第八章 拓扑空间
定义 一个拓扑空间<X,Г>:一个非空点集X 与一个子集族Г,满足:
i)X ∈Г,Ø∈Г。
ii)O 1∈Г,O 2∈Г⇒O 1∩O 2∈Г。
iii )O α∈Г⇒O
αα∈Γ 。
族Г称为集合X 的一个拓扑。
(拓扑是一个子集族)。