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勒贝格测度的一点理解

(2015-02-02 10:28:01)
标签:

股票

勒贝格测度(lebesgue 测度)

首先测度是一个函数,最为工科同学常见和所被接受的的测度是概率测度,理解为某个随机变量的分布。
勒贝格测度是一种满足某些条件的测度,相关的还有borel测度。
据我理解,我们所接触的概率测度属于勒贝格测度(有误请指正)。
先挖个坑,后面再补充。

人们知道,区间的长度可以定义为端点值之差。若干个不交区间的并的长度应当是它们的长度之和。于是人们希望将长度的概念推广为比区间更复杂的集合。

我们想构造一个映射m,它能将实数集的子集E映射为非负实数mE。称这样的映射(集函数)为集合E的测度。最理想的情况应该是m具有以下性质:

遗憾的是,这样的映射(集函数)是不存在的。人们只能退而求其次,寻找满足其中部分条件的映射。其中一个例子是若当测度,它只满足有限可加性(第三条性质希望具有可数可加性)。勒贝格测度是满足后三条性质的例子。

例子[编辑]

  • 如果A是一个区间[ab], 那么其勒贝格测度是区间长度ba。 开区间 (ab)的长度与闭区间一样,因为两集合的差是零测集。
  • 如果 A 是区间 [ab] 和 [cd]的笛卡尔积,则它是一个长方形,测度为它的面积 (ba)(dc)。
  • 康托尔集是一个勒贝格测度为零的不可数集的例子。

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