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Una variante del teorema de la convergencia dominada

Sea(a1,a2,) una secuencia de números no negativos sumando hasta1.

Dado un espacio medible(X,F), asuma también que elf:XR es una función medible, y sea(μ1,μ2,) una secuencia de medidas de probabilidadFR.

Entonces, ¿es cierto que  intXf mathrmd left( sumi ge1ai mui right)= sumi ge1Mathrmd mui derecha) 

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Ramiro Puntos 2236

Desde (a1,a2,) ser una secuencia de números no negativos que se suma a 1 (μ1,μ2,) ser una secuencia de probabilidad medidas de FR, es fácil ver que i1aiμi es en realidad un (probabilidad) de la medida.

Tenga en cuenta que, para cada j, μji1aiμi. Ya que ambas medidas son finitos, podemos aplicar Radon-Nikodym Teorema. Así que no es de hj medibles finito no-negativo de la función tal que Xfdμj=Xfhjd(i1aiμi) Desde i1aiμii1aiμi, podemos utilizar Radon-Nikodym Teorema de nuevo (una singularidad.e. de Radon-Nikodym derivados) a la conclusión de que i1ajhj=1 a.e.  Luego, a partir de (1), ya sea utilizando Dominado Convergnece Teorema (si f es integrable) o Monótono Teorema de Convergencia (si f es no negativo), tenemos j1ajXfdμj=j1ajXfhjd(i1aiμi)=Xf(j1ajhj)d(i1aiμi)==Xfd(i1aiμi)

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Craig Ringer Puntos 3113

Hay muchas maneras de demostrar que. Ramiro solución es hermosa, pero, de hecho, Radon-Nikodym teorema no es necesario.

Esta alternativa de solución se asemeja a la (posible) la prueba del teorema de Convergencia Dominada y se basa en la absoluta continuidad de la integral de Lebesgue.

Denotar i1aiμi μ y supongamos f μ- integrable. También, en X carta de X se omite.

Permítanos estimación |fdμNi=1aifdμi|=|fd(iN+1aiμi)||f|d(iN+1aiμi)

Tome ε>0. Por la continuidad absoluta de la integral, no existe δ>0, s.t. A|f|dμ<ε, siempre que μ(A)<δ.

Conjuntos de AM={xX:|f(x)|>M} disminución M. Por lo que podemos encontrar M, s.t. μ(AM)<δ. Por lo tanto,

|f|d(iN+1aiμi)=AM|f|d(iN+1aiμi)+XAM|f|d(iN+1aiμi)AM|f|dμ+M(iN+1aiμi(XAM))<ε+MiN+1ai

La combinación de (1)(2), llegamos a la conclusión de que para suficientemente grande N |Ni=1aifdμifdμ|<2ε, por lo tanto la serie i1aifdμi converge a fdμ.


Si f es positiva, pero su integral es infinito puede aproximar f fM(x)=max e intercambio de suma con el límite de M \rightarrow \infty, utilizando uniformness de este último, para mostrar que la serie \sum_{i \ge 1} a_i \int f\,\mathrm{d}\mu_i diverge a infinito. Aunque yo diría que se trata de "una variante de Monotonía teorema de Convergencia".

Alternativamente, usted puede comenzar con funciones simples, como fue sugerido en otras respuestas.


Tenga en cuenta, que su reclamo es formalmente no es cierto para todos los medible funciones. Si la serie \sum_{i \ge 1} a_i \int f\,\mathrm{d}\mu_i converge, incluso absolutamente, \mu-integrabilidad no siga: usted puede tener \int f \,\mathrm{d} \mu_i = 0, pero a_i \int \lvert f \rvert \,\mathrm{d} \mu_i sumando hasta el infinito. Por ejemplo, esto es posible cuando se \mu_i son admitidos en los distintos conjuntos, usted puede pensar de un contraejemplo en \mathbb R.

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Fnacool Puntos 81

He aquí otro enfoque. Un pequeño pero importante detalle para comprobar es que el \mu es de hecho una medida. Como se muestra a continuación, una vez verificado, el resultado se sigue inmediatamente.

Comenzamos por la simplificación de la notación. Supongamos que \nu_1,\nu_2,\dots son medidas en (X,{\cal F}). Definir

\nu: {\cal F}\to [0,\infty)

por dejar que

\nu(A) = \sum_{i} \nu_i(A).

Vamos a mostrar que el \nu es una medida en (X,{\cal F}).

De hecho, \nu(\emptyset)=0.

Ahora supongamos que A_1,A_2,\dots son distintos elementos de {\cal F}.

Entonces

\nu(\cup A_j) = \sum_i \nu_i(\cup A_j) =\sum_i \lim_{n\to\infty} \nu_i (\cup_{j\le n} A_j)=(*)

Por lo tanto, por el teorema de convergencia monótona,

(*) = \lim_{n\to\infty} \sum_i \nu_i (\cup_{j \le n} A_j)= \lim_{n\to\infty} \sum_{j \le n} \sum_i \nu_i(A_j)= \lim_{n\to\infty} \sum_{j\le n} \nu(A_j)=\sum_{j} \nu(A_j).

Ahora podemos integrar con respecto a \nu:

\int_A d \nu = \nu (A) = \sum_{i} \nu_i(A) = \sum_i \int_A d \nu_i .

Claramente, esto se extiende a cualquier función simple:

\int \phi d\nu = \sum_i \int \phi d\nu_i,

Ahora para un medible no negativa de la función de f, tenemos una secuencia de no negativo de funciones simples \phi_n tal que \phi_n \nearrow f. Él la sigue a partir de la convergencia monótona que

\int f d \nu = \lim_{n\to\infty} \int \phi_n d \nu = \lim_{n\to\infty} \sum_i \int \phi_n d \nu_i=(**)

Ahora aplicar la monotonía de convergencia a la derecha para obtener

(**) = \sum_i \lim_{n\to\infty} \int \phi_n d \nu_i =\sum_i \int f d\nu_i.

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Jason Puntos 4778

Me gusta Ramiro elegante respuesta, pero este es el más básico. En primer lugar, defina \mu:=\sum_ia_i\mu_i. Por definición, tenemos que \int f\mathrm d\mu=\sum_ia_i\int f\mathrm d\mu_i al f=\mathbf1_A, y así de esta manera se extiende por la linealidad de las funciones simples. Si (f_n) es un aumento de la secuencia de funciones simples con 0\le f_n\uparrow f 0\le a_i\int f_n\mathrm d\mu_i\uparrow a_i\int f\mathrm d\mu_i por cada i por la monotonía teorema de convergencia, de modo que dos o más aplicaciones del teorema de convergencia monótona \int f\ \mathrm d\mu=\lim_{n\to\infty}\int f_n\ \mathrm d\mu=\lim_{n\to\infty}\sum_{i\ge1}a_i\int f_n\ \mathrm d\mu_i=\sum_{i\ge1}a_i\int f\ \mathrm d\mu_i. Para general f\in L^1(\mu), se dividen en positivos y negativos partes y hemos terminado.

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