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为什么测度论要建立在σ-代数上? 第1页

  

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谢邀,这种问题你需要比较类似但是不同的概念。你找拓扑空间比就算是找错对象了。以下是一个长答案,你得耐下性子听。因为要理解一个概念,你往往需要在一个更大的picture下面考察这个概念。

首先,一般来说“最弱”的一个集合族的概念叫semiring(半环)。 它比algebra还弱一点:

画个图,它们的关系是这样的,也就是说 -代数非常好,这就是教科书喜欢用它的原因,很方便,具体的几个原因我后续解释给你听

下面谈论一个概念,叫做charge,你会发现它和measure和接近,而且本质上两者都可以定义在半环上面。

我什么我们最后选了 -algebra? 需要多谈一些关于积分的内容,其实,如果你只是想定义一个“像”黎曼积分那样的东西,你不需要measure,charge+algebra就足够了。 你可以如下面定义的那样定义step函数的积分,这里已经换成了algebra,因为后续用来证明这个积分和具体的简单函数表达无关还是有点意义的。也就是说,如果 的时候,他们得一样。

然后,我们可以定义积分:

是不是和黎曼积分里的达布上和和达布下和很像,然后你可以定义一个函数可积当且仅当 ,这种积分有两个问题,第一它只能定义在有界函数上,第二,这个积分不具备类似单调收敛、控制收敛那种好用的性质。

所以我们需要把charge换成measure,但是不一定需要 -algebra,我们还是只需要semiring,因为本质上,下面这个东西是我们处理各种积分需要的东西。

发现了没有,类似的结果在rudin上也有,但是因为rudin使用了 -algebra,所以条件 是没有必要,因为这个会自动成立。

这个细微的区别导致的结果是,如果你想定义“半环”上的测度的Lebsgue积分,我们需要考虑在一个“半环”上定义测度后会发生什么。 我们可以定义Caratheodory extension(其实outer measure就可以了,这里只讨论measure)。

这里一堆结果,关键是我们可以注意到extension 本身一个定义在 -algebra 上的measure,而且对于任何一个满足 的半环 , 都是 在这个半环上面的唯一延拓。 这个情况下,对于半环上的测度,我们可以定义如下的积分

然后通过一般的方式,这个积分可以推广到无界函数上,而且具备了单调收敛,控制收敛之类非常好用的结果。而且如果原来的测度定义在一个 -代数上, 这个意义上的“可测”函数(本质上是在 下的可测的)和原来意义上的可测函数最多差一个零测度集合。

另一方面,如果你仔细看各种证明思路,我们注意到“单调性质”很重要,这个性质可以保证,半环上的测度连续性中“条件”变得自动满足,也就说 ,而不需要考虑 是否“可测”。

然后,我们可以注意到下面的结果:一个代数是一个monotoen class当且仅当它是一个 -代数

综合上面的考虑, -代数自然是最好的初学者应该考虑的概念,可以非常自然地过度到后续的积分理论,它本身具有非常棒的性质,这是教材选取它的原因。当然了,如果你学习一些“真正”的测度论,那么什么半环啊, -class, -class也是非常重要的。由于我的个人知识有限,我就谈这么点东西了。 千万别在测度论学得好的人面前说什么“测度论是建立在 -代数上的”,这有点以偏概全了,虽然我个人不会这样斤斤计较。

PS: 我这里只是谈了一种构造积分理论的路线,还有其他路线。

PS: charge在刻画函数空间 的对偶空间方面具有非常好的作用(这其实也是我学习charge唯一的原因了),只是用测度是不足以刻画大部分此类空间的对偶空间的。

这里的 分别表示 中拓扑生成的 -algebra和algebra。

需要注意的是,这些空间都是charge,没有measure,但是在Hausdorff空间上的tight而且finite的 charge就是一个regular measure。也就是说某些情况就是经典的结论。

ps: 上述的内容来自Aliprantis 的“Infinite Dimensional Analysis.“ 这个教材虽然说是给数理经济学”学生写的“泛函分析教材”,但是就内容来说在“泛函分析”这块上非常深入。我见过的大部分数学专业博士都不具备这个教材以上的泛函分析知识。所以下次见到数理经济学的博士生千万别觉得人家的数学知识就比你“低”,他知道的你未必知道,这叫术业有专攻。当然了,这本书也比较“偏门”,就泛函来说,它有些方面非常深入,有些东西完全不涉及(比如泛函中的算子理论)。但是它在 Banach lattices (AL, AM-spaces), Riesz space 这些方面是比较好的入门教材。


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首先我们从数学建模的角度来看待概率公理.


考虑概率测度,自然应该首先收集若干事件构成一个集合, 也就是说我们首先要取样本空间 $Omega$ 的若干子集来构成一个集合, 不妨我们将这个集合记为 $mathscr{F}$, 现在我们暂时不管这个集合具有什么结构, 从概率测度的角度来看, 我们首先看看概率应该满足哪些公理或者说假设.


也就是说,我们考虑定义在集合 $mathscr{F}$ 上的函数,

$$

P:mathscr{F} o mathbb{R},A mapsto P(A)

$$

经过仔细分析古典概率模型我们就会发现, 我们应该对 $P$ 作如下的假设.


* 规范性,即 $P(phi)=0$,


* 非负性: 即对于任意的 $A in mathscr{F} $, 应该有 $P(A)geq 0$.


* 规一性: $P(Omega)=1$.


* 可数可加性: 即 $A_n in mathscr{F}$, 且 $A_m cap A_n= phi, forall m,n in mathbb{N},m eq n$, 则有


* $$

P(cup_{n=1}^{infty}A_n)=sum_{n=1}^{infty}P(A_n).

$$



现在我们来推敲上面的假设所蕴含的潜在假设, 事实上, 由于规范性和规一性假设, 显然有

$$

phi ,Omega in mathscr{F}

$$

在可数可加性的假设中, 事实上由如下 的潜在的假设:


> 若 $A_n in mathscr{F}$, 且 $A_m cap A_n= phi, forall m,n in mathbb{N},m eq n$, 则 $cup_{n=1}^{infty}A_n in mathscr{F}$,


也就说要求 $mathscr{F}$ 对无交并是封闭的.


继续观察可数可加性假设, 我们发现还蕴含着别的潜在假设.


事实上, 由于 $P$ 具有可数可加性, 那么我们取有限个两两不交集合 $A_1,A_2,dots,A_n in mathscr{F}$, 自然我们可以在后面添加无穷多个 $phi$ 构成序列

$$

A_1,A_2,dots,A_n ,phi,phi,dots

$$

那么由可数可加性就有

$$

egin{align}

P(cup_{k=1}^{n}A_k)=P(cup_{k=1}^{infty}A_k)=sum_{k=1}^{n}P(A_k)+sum_{k=n+1}^{infty}P(phi)

end{align}

$$

由于 $P(phi)=0$,这就导致 $P$ 有限可加性, 即若 $A_1,A_2,dots,A_n in mathscr{F}$ 两两不交, 则

$$

P(cup_{k=1}^{n}A_k)=sum_{k=1}^{n}P(A_k)

$$

我们运用这个事实, 任取 $Ain mathscr{F}$, 当然有 $A cup A^c=Omega$, 因此由有限可加性应该有

$$

P(Omega)=P(A)+P(A^c)

$$

这就是说 $A^c$ 应该在 $P$ 的定义域中,也就是在 $mathscr{F}$ 中, 换句话说, $mathscr{F}$ 应该对补运算封闭.


现在综合起来,我们已经发现在概率公理中对 $mathscr{F}$ 要求必须要满足如下性质.


* $phi ,Omega in mathscr{D}$,

* 补运算封闭,即若 $A in mathscr{D}$, 则 $A^c in mathscr{D}$,

* 对可数不交并封闭: 即若 $A_n in mathscr{D}$, 且 $A_m cap A_n= phi, forall m,n in mathbb{N},m eq n$, 则 $cup_{n=1}^{infty}A_n in mathscr{D}$,


这不是别的, 这就是鼎鼎大名的 Dykin 类的条件, 也就是说在概率公理中隐含着要求 $mathscr{F}$ 是一个 Dynkin 类的条件.


(我并不清楚Dynkin 当初是怎么提出Dynkin 类这个概念的, 事实上我怀疑他就是从概率公理中提炼出这个概念)


但是 Dynkin 类还不是 $sigma$ 代数,但是其已经非常接近 $sigma$ 代数的要求了.


那么 Dynkin 类与 $sigma$ 代数 还差多远呢, 答案是还差一个有限交封闭条件,也就是说


> 事实上如果我们对 $mathscr{F}$ 要求对交运算封闭, 那么 $mathscr{F}$ 就将构成 $sigma$ 代数.


当然,我们有什么理由拒绝 $mathscr{F}$ 对交运算封闭类, 这也就是说, 如果 $A,B$ 都是事件,我们却不承认 $Acap B$ 是事件, 这显然不自然, 因此我们应该要求 $mathscr{F}$ 对有限交封闭, 也就是说要求概率测度 $P$ 的定义域是一个 $sigma$ 代数是自然事情.




  

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