勒贝格控制收敛定理

来自testwiki
2001:b011:8019:3e73:3990:d045:b030:762f留言2024年10月7日 (一) 07:38的版本 控制函数的必要性
(差异) ←上一版本 | 最后版本 (差异) | 下一版本→ (差异)
跳转到导航 跳转到搜索

Template:NoteTA 勒貝格控制收斂定理也稱勒貝格受制收斂定理,(Template:Lang-en),在数学分析测度论中,這個定理給予了积分运算和极限运算可以交换顺序的條件。對逐点收敛函数序列而言,其積分運算和收敛的极限運算未必一定可以交换。控制收敛定理说明了,如果逐点收敛函数序列中的每個函數都能被同一个勒贝格可积的函数「控制」(即在每一點,序列中的每個函數的绝对值都小于「控制函數」),那么函数序列的极限函数的勒贝格积分等于函数序列中每个函数的勒贝格积分的极限。勒贝格控制收敛定理显示出勒贝格积分相比于黎曼积分的优越性,在数学分析和实变函数论中有很大的应用。

叙述

(S,Σ,μ)为一个测度空间(fn)n0是一个实值的可测函数列。如果(fn)逐点收敛于一个函数f,并存在一个勒贝格可积的函数gL1,使得对每个n0,任意xS,都有

|fn(x)|g(x)

则:

  1. f也是勒贝格可积的,fL1
  2. Sfdμ=Slimnfndμ=limnSfndμ.

其中的函数g一般取为正值函数。函数列(fn)n0的逐点收敛和|fn(x)|g(x)的性质可以减弱为μ几乎处处成立。

证明

勒贝格控制收敛定理是更广泛的法图-勒贝格定理(Template:Lang)的特例。以下是一个引用法图引理的证明。

由于 f(fn)逐点收敛的极限,因此对其仍然有

xS |f(x)|g(x)(于是fL1)。

同理,对任意的n有:

|ffn|2g 以及
lim supn|ffn|=0.

根据反向的法图引理

lim supnS|ffn|dμSlim supn|ffn|dμ=0.

因此,由勒贝格积分的线性性和单调性,就有

|SfdμSfndμ|=|S(ffn)dμ|S|ffn|dμ,

而后者趋于0,于是定理得证。


控制函数的必要性

控制收敛定理能够成立的一个重要因素是存在一个可积的函数,使得函数列收敛的过程能够“安全”进行。如果缺少这个条件,调换运算次序就可能会导致各种后果。下面是一个例子:

定义函数fn为:对于(0,1n]中的xfn(x)=n。对于(1n,1]中的xfn(x)=0 。对(0,1] 中的任意x ,当n趋于无穷大时,fn(x)总趋于零,同时fn(0,1]上的积分总是1。结果是:

01limnfn(x)dx=01=limn01fn(x)dx,

控制收敛定理不成立。原因是不存在可积的控制函数:定义h=supnfn为:对(0,1]中每一点xh(x)=supn0fn(x)。那么在(1n+1,1n]h(x)=n 。于是如果存在控制函数g,那么 gh,但是

01h(x)dx1/m1h(x)dx=n=1m1(1n+1,1n]ndx=n=1m11n+1 (当 m 时)

也就是说g不可积。

由此可见,可积的控制函数是定理成立的必需条件。

参见

参考资料

  • R.G. Bartle, "The Elements of Integration and Lebesgue Measure", Wiley Interscience, 1995.
  • H.L. Royden, "Real Analysis", Prentice Hall, 1988.
  • D. Williams, "Probability with Martingales", Cambridge University Press, 1991, ISBN 0-521-40605-6

Template:Authority control