勒贝格测度、勒贝格积分
又要接触测度论了。随着随机规划的不断深入,如果涉及到证明部分,测度论的知识几乎不可或缺。
测度论的相关书籍,基本都非常艰涩难读,对于非数学专业出身的人入门非常不易。从十几年前开始,我很难把测度论教材看到超过10页。结合我对 chatgpt 的反复提问,努力理解每一个抽象的知识点,在这篇博客里总结一下吧。
大学课程里面的《高等数学》讲授的是黎曼积分(Riemann Integration),而测度论的核心是勒贝格积分(Lebesgue Integration):
- 黎曼积分的几何意义是将定义域细分为无数个小区间,将每个小区间的面积(小区间的宽度乘以高度,高度为函数值)加起来
- 勒贝格积分的几何意义是将值域细分为无数个小区间,将每个小区间的面积(小区间的面积通过构造一个函数逼近)乘以对应的权重(这个权重就是勒贝格测度)加起来。
例如下图,上图为黎曼积分,下图为勒贝格积分:
之所以要用勒贝格积分,是因为有时候黎曼积分对一些复杂的函数进行积分,例如下面这个函数:
f ( x ) = { 1 x ∈ Q 0 x ∈ R \ Q f(x)= \begin{cases} 1 &x\in\mathbb{Q}\\ 0 &x\in\mathbb{R\backslash Q} \end{cases} f(x)={10x∈Qx∈R\Q
这个函数在有理数上为1,在无理数为 0,无法用黎曼积分。
在引入勒贝格积分之前,先看看什么是勒贝格测度。
1. 勒贝格测度
勒贝格测度(Lebesgue measure)是用来精确地“测量”集合的大小的一种工具。
- 传统的测度中,我们可以测量长度(一维空间),面积(二维空间),体积(三维空间)等。
但是对于一些集合,尤其是不连续的或者非常奇怪的,该如何去测量这个集合呢?例如,有理数的集合 Q \mathbb{Q} Q 的测度是多少?就有了勒贝格测度。
- 一个勒贝格可测集合的勒贝格测度实质是指该集合的
外测度
1.1 勒贝格可测集合
勒贝格测度通常定义在实数集上,一个集合 A ⊂ R n A\subset\mathbb{R}^n A⊂Rn 若是勒贝格可测,必须满足以下条件:
- 将任意集合分成两部分:一部分落在 A A A 内,另一部分落在 A A A 外。这两个部分的测度加起来正好等于原集合的测度,没有丢也没有重叠。
换句话说,若一个集合在测度上不“扭曲”别的集合,那么该集合就是勒贝格可测的。
用数学的语言表示就是:
一个集合 A ⊂ R n A\subset\mathbb{R}^n A⊂Rn 是勒贝格可测的,如果对于任意集合 E ∈ R n E\in\mathbb{R}^n E∈Rn,都有:
λ ∗ ( E ) = λ ∗ ( E ∩ A ) + λ ∗ ( E ∩ A ‾ ) \lambda^*(E)=\lambda^*(E\cap A)+\lambda^*(E\cap\overline{A}) λ∗(E)=λ∗(E∩A)+λ∗(E∩A)
其中, λ ∗ \lambda^* λ∗ 表示外测度。一个集合外测度
的几何意义是:
- 用最紧的胶带包裹集合中的每一个元素,所使用的胶带的总长度。
在数学意义上,这个胶带是开区间,而胶带的长度表示这个开区间的体积:一维空间上为长度,二维空间为面积,三维空间为体积等等。
外测度的标准数学定义:
对于任意集合 A ⊂ R n A\subset{R}^n A⊂Rn,它的外测度 λ ∗ \lambda^* λ∗ 为
λ ∗ ( A ) = inf ( ∑ i = 1 ∞ vol ( I i ) ∣ A ⊂ ⋃ i = 1 ∞ I i ) \lambda^*(A)=\inf\left(\sum_{i=1}^\infty \text{vol}(I_i)\mid A\subset\bigcup_{i=1}^\infty I_i\right) λ∗(A)=inf(i=1∑∞vol(Ii)∣A⊂i=1⋃∞Ii)
其中, vol ( I i ) \text{vol}(I_i) vol(Ii) 表示开区间 I i I_i Ii 的体积。
-
所有开集、闭集、半开半闭集都是勒贝格可测的。
-
所有 Borel 集合(所有 R n \mathbb{R}^n Rn 中的开集及它们的可数并、可数交、补集,也称为 σ \sigma σ-代数)都是可测的。
-
所有零测集都是勒贝格可测的。
-
所有可数集合都是勒贝格可测的(有理数集合 Q \mathbb{Q} Q 是可数的)。
一个集合可数表示这个集合的所有元素都可以用自然数给它编号,可以有无限多个元素,例如有理数集合 Q \mathbb{Q} Q
其实,常见的集合都是勒贝格可测的,不可测的集合反而比较少。我见不可测的集合例子都是专门构造的,例如 Vitali 集合(这个集合是无数个[0, 1]内不相交开集的并,因为每个开集的界限都是无理数,导致每个开集都无法测量长度)
1.2 勒贝格可测函数
定义在实数集上的函数 f f f,被称作勒贝格可测函数,是指
对于任意实数 α ∈ R , { x ∣ f ( x ) > α } 为勒贝格可测集合 \text{对于任意实数} \alpha \in\mathbb{R}, \{x\mid f(x)>\alpha\} \text{为勒贝格可测集合} 对于任意实数α∈R,{x∣f(x)>α}为勒贝格可测集合
下函数都是勒贝格可测的:
- 连续函数,包括分段连续函数
- 勒贝格可积函数,即该函数的勒贝格积分不是无穷
- 指示函数,也称特征函数:若 x x x 在某个集合内,函数值为 1,否则函数值为 0
- 若离散函数在定义域内的每个点都是勒贝格可测集,则该离散函数是可测函数(此时离散函数是可数个指示函数的加和)
- 单调函数
1.3 勒贝格可积函数
某个测度空间上的函数 f ( x ) f(x) f(x) 勒贝格可积,需要满足两个条件:
- 该函数 f ( x ) f(x) f(x) 是勒贝格可测函数
- 该函数的积分不是无穷,即 ∫ ∣ f ∣ d x < ∞ \int |f|dx< \infty ∫∣f∣dx<∞
2. 勒贝格积分
勒贝格积分是“从下逼近”的思想:
- 把函数用一堆
非负简单函数
从下逼近,然后用集合的勒贝格测度来加权求和,是一种更“集合论”的积分方式,适用于更广泛的函数和空间。
非负简单函数
是指形如下面的函数:
ϕ ( x ) = ∑ i = 1 n a i 1 E i ( x ) \phi(x)=\sum_{i=1}^n a_i \mathbf{1}_{E_i}(x) ϕ(x)=i=1∑nai1Ei(x)
其中:
- a i a_i ai 是一个大于 0 的常数或函数值
- 1 E i ( x ) \mathbf{1}_{E_i}(x) 1Ei(x) 表示集合 E i E_i Ei 的指示函数
- 每个集合 χ E i ( x ) \chi_{E_i}(x) χEi(x) 是勒贝格可测集,互不重叠
勒贝格积分
的定义针对的是一个非负函数:
设 𝑓 ≥ 0 𝑓\geq 0 f≥0 是一个可测函数,定义它的勒贝格积分为
∫ f d μ : = sup { ∫ ϕ d μ ∣ 0 ≤ ϕ ≤ f , ϕ 是简单函数 } \int fd\mu := \sup\left\{\int \phi d\mu\mid 0\leq \phi\leq f, \phi \text{ 是简单函数}\right\} ∫fdμ:=sup{∫ϕdμ∣0≤ϕ≤f,ϕ 是简单函数}
其中, μ \mu μ 为测度,可以为勒贝格测度、概率测度、计数测度等。
对于一般的函数,即可能有负值的函数,则转化为两个非负函数相减:
∫ f d μ = ∫ f + d μ − ∫ f − d μ \int fd\mu=\int f^+d\mu-\int f^-d\mu ∫fdμ=∫f+dμ−∫f−dμ
其中, f + ( x ) = max { 0 , f ( x ) } f^+(x)=\max\{0, f(x)\} f+(x)=max{0,f(x)}, f − ( x ) = max { 0 , − f ( x ) } f^-(x)=\max\{0, -f(x)\} f−(x)=max{0,−f(x)}.
举例:利用勒贝格求积分
∫ 0 1 x 2 d μ ( x ) \int_0^1 x^2d\mu(x) ∫01x2dμ(x)
其中, μ \mu μ 为勒贝格测度,对于这个问题表示长度。
- 第一步,构造一个从下逼近 f ( x ) f(x) f(x) 的简单函数序列
ϕ k ( x ) = ∑ k = 1 n ( k − 1 ) 2 n 2 1 ( k − 1 n , k n ] ( x ) \phi_k(x)=\sum_{k=1}^n\frac{(k-1)^2}{n^2}\mathbf{1}_{(\frac{k-1}{n},\frac{k}{n}]}(x) ϕk(x)=k=1∑nn2(k−1)21(nk−1,nk](x)
这个简单函数表示把 [0, 1] 划分为 n 个等长区间,第 k 个小区间为 ( k − 1 n , k n ] (\frac{k-1}{n},\frac{k}{n}] (nk−1,nk],对应的值为 ( k − 1 ) 2 n 2 \frac{(k-1)^2}{n^2} n2(k−1)2.
- 第二步,计算勒贝格积分
∫ 0 1 x 2 d μ ( x ) = lim n → ∞ ∑ k = 1 n ( k − 1 ) 2 n 2 × 1 n = lim n → ∞ n ( n − 1 ) ( 2 n − 1 ) 6 n 3 = 1 / 3 \begin{aligned} \int_0^1 x^2d\mu(x)=&\lim_{n\rightarrow \infty}\sum_{k=1}^n\frac{(k-1)^2}{n^2}\times\frac{1}{n}\\ =&\lim_{n\rightarrow\infty} \frac{n(n-1)(2n-1)}{6n^3}\\ =&1/3 \end{aligned} ∫01x2dμ(x)===n→∞limk=1∑nn2(k−1)2×n1n→∞lim6n3n(n−1)(2n−1)1/3
这个与黎曼积分的结果一致。
3. 勒贝格积分的单调保持性质
勒贝格积分有一个单调保持性质1,大致意思是:若一个函数在样本空间中的每一个样本中都大于等于另外一个函数,那么它们的勒贝格积分仍然有同样的大小关系。
更严谨的表达为:
( X , F , μ ) (X, \mathcal{F}, \mu) (X,F,μ) 为一个概率空间2,函数 f f f 与 g g g 是 X X X 上的一个可积函数,如果对于 X X X 中的任何一个元素 x x x,都有 f ( x ) ≤ g ( x ) f(x)\leq g(x) f(x)≤g(x),那么
∫ f d μ ≤ ∫ g d μ \int fd\mu\leq \int gd\mu ∫fdμ≤∫gdμ
Cohn, D. L. (2013). Measure theory (Vol. 2). New York: Birkhäuser, pp: 57. ↩︎
概率空间的介绍参看我的另一篇博客 ↩︎