测度论

测度论
测度论

测度论

测度论是研究一般集合上的测度和积分的理论。它是勒贝格测度和勒贝格积分理论的进一步抽象和发展,又称为抽象测度论或抽象积分论,是现代分析数学中重要工具之一。测度理论是实变函数论的基础。

目录

定义

定理形成

一般定义

数学定义

相关定理

环和ζ代数

可测空间和可测函数

测度和测度空间

定义

定理形成

一般定义

数学定义

相关定理

环和ζ代数

可测空间和可测函数

测度和测度空间

?测度空间上可测函数列的收敛

?积分和积分平均收敛

?环上测度的延拓

定义

测度理论是实变函数论的基础。

测度论

所谓测度,通俗的讲就是测量几何区域的尺度。我们知道直线上的闭区间的测度就是通常的线段长度;平面上一个闭圆盘的测度就是它的面积。

定理形成

纵观勒贝格积分和勒贝格-斯蒂尔杰斯积分理论,不难发现它们都有三个基本要

测度论

素。第一,一个基本空间(即n维欧几里得空间Rη)以及这个空间的某些子集构成的集类即L(勒贝格)可测集或某L-S(勒贝格-斯蒂尔杰斯)可测集全体,这个集类对集的代数运算和极限运算封闭。第二,一个与这个集类有关的函数类(即L可测函数或某L-S可测函数全体)。第三,一个与上述集类有关的测度(即L测度或某L-S测度)。在三个要素的基础上,它们都是运用完全类似的定义和推理过程获得完全类似的一整套测度、可测函数、积分的定理(见勒贝格积分、贝尔函数)。测度论正是基于这些基本共同点所形成一般理论。

一般定义

对于更一般的集合,我们能不能定义测度呢?比如直线上所有有理数构成的集合,它的测度怎么衡量呢?

一个简单的办法,就是先在每个有理点上找一个开区间覆盖它,就好比给它带个“帽子”。因为有理数集是可列集(就是可以排像自然一样排好队,一个个数出来,也叫可数集,见集合论),所以我们可以让第n个有理数上盖的开区间长度是第一个有理数(比方是1)上盖的开区间长度的2^n分之一。这样所有那些开区间的长度之和是个有限值(就是1上的开区间长度的2倍)。

现在我们让1上的开区间逐渐缩小趋向于一个点,那么所有区间的总长度也相应缩小,趋向于长度0。这样我们就说有理数集的测度是0。用上面这种方法定义的测度也叫外测度。

一个几何区域有了测度,我们就可以定义上面的函数的积分,这是推广的黎曼积分。

比如实数上的狄利克雷函数D(x)=1(如果x是有理数),0(如果x是无理数)。如果按照通常的理解,我们发现狄利克雷函数在整个数轴上的定积分不存在;但是按照上面讲的有理数的测度,我们就可以求出它的定积分是0。

实直线上的测度如下给出:

设E是实数集,考虑可数个区间(aj,bj)满足对任何x∈E,都有某个j,使得x∈(aj,bj);考虑所有情形下和(b1-a1)+(b2-a2)+..的下确界称为E的外测度

如果对任何集合F都有E∩F和F\E的外测度之和等于F的外测度,称E可测,定义其测度等于外测度

直观含义上面的朋友已经解释过了

数学定义

测度的相关数学定义:

集函数:设Ψ是上的非空集合类。若对于每个一个A∈Ψ,都有一个实数或者±∞之一与之对应(为确定起见,下面假定只取+∞),记为φ(A),且至少有一个A∈Ψ,使得φ(A)取有限值,称φ(A)为定义在Ψ上的集函数。

(1)若对任意的正整数n以及任意的Ai∈Ψ,i=1,2……,n,

Ai∩Aj=Ø(i≠j),且(A1∪A2∪…Ai∪…An)∈Ψ,有

φ(A1∪A2∪…Ai∪…An)=∑[φ(A1)∪φ(A2)∪…φ(Ai)∪…φ(An)],则称φ在Ψ上具有有限可加性,也称φ是Ψ上的有限可加集函数。

(2)若对可列集的Ai∈Ψ,i=1,2……,n,Ai∩Aj=Ø(i≠j),且(A1∪A2∪…Ai∪…A∞)∈Ψ,有

φ(A1∪A2∪…Ai∪…A∞)=∑[φ(A1)∪φ(A2)∪…φ(Ai)∪…φ(A∞)],则称φ在Ψ上具有完全可加性或者б-可加性,也称φ是Ψ上的б-可加集函数或者广义测度。

(3)若对每一个A∈Ψ,φ(A)都取有限值,则称φ为上的有限集函数。如果对每一个A∈Ψ,存在一个集合序列?Ψ,使得

A?(A1∪A2∪…Ai∪…A∞),φ(An)<+∞,n=1,2,……

则称φ是Ψ上的б-有限集函数。

(4)若集函数为有限可加且只取非负值则称为有限可加测度。若集函数为б-可加,且只取非负值,则称为测度,用μ或ν表示。具有性质Ω∈Ψ且ν(Ω)=1的测度,称为概率测度或者简称概率,一般用P表示。

相关定理

此外,测度还可以取值于任何线性空间(通常带有一定拓扑,比如Banach空间),只要满足相应的可数可加性。在Hilbert空间算子理论中还有所谓谱测度的概念,其中测度的取值为一固定Hilbert空间中投影算子的全体,且满足(在强意义下)的可数可加性。

如果测度空间X是拓扑空间而所考虑的б代数(或者б环,后者按照Halmos《Measure Theory》)由全体紧集生成(这定义不是标准的;有的书上说是由全体开集生成),且测度在每个紧集上取有限值,则称为Borel 测度。如果Borel测度限制在所有能写成可数个开集的交的紧集生成的б

环上,则称为Baire测度。如果任何可测集E满足

μ(E)=sup{μ(K): K含于E,K紧}=inf{μ(O):O包含E,O开}

则称μ为正则测度。

Riesz-Markov表示定理:设X为局部紧T2空间,则对Cc(X)(即X上有紧支集的连续函数全体)上任何正线性泛函φ,存在正则Borel测度μ使得对任何f,φ(f)等于f关于μ的积分。

环和σ代数

设X是非空的集。E是以Χ的某些子集作为元素构成的集,称E为Χ

上的一个集类。设R是Χ上的一个集类。如果它对集的并、差运算封闭,即对任何A、B∈R,必有A∪B∈R,A\B∈R,则称R为Χ上的环;如果R

不仅是一个环,而且Χ∈R,则称R为Χ上的代数。例如直线R1上的左开右闭的有限区间(α,b](α=b时,(α,b]表示空集)的全体记为P,P便是R1上的集类,但不是环。P中任意有限个集的并的全体记为R0,R0便是R1上的环,但不是代数。直线上任意有限个区间(包括无限区间)的并的全体R奿是R1上的代数。环或代数虽对集的代数运算(即并、差、交运算)封闭,但对极限运算不一定封闭,这就不适应分析数学的要求。因此,需要引入下面的概念:设φ)是Χ上的一个环,如果它对集的可列并运算封闭,则称φ)为Χ上的ζ环;如果φ)是ζ环,并且Χ∈φ),则称φ)为Χ上的ζ代数。ζ环就对集的并、差、交以及极限运算都封闭,而ζ代数还对集的求余集运算封闭。例如,R0,R奿,都不是R1上的ζ环,而L可测集(或L-S 可测集)的全体是R1上的ζ代数。又如Χ的一切子集的全体Χ是Χ上的ζ代数。由于任意个环的交仍是环,因此对一个集类E,一切包含E的环的交是包含E的最小环,记为R(E)。同样,包含E的最小ζ环记为φ)(E)。

可测空间和可测函数

设φ)是Χ上的ζ环,称(Χ,φ)为可测空间,而称φ中的任何集A为(Χ,φ)中的可测集(也称为Χ中的φ可测集)。如果Χ是Rn,

而φ分别是Rn中 L可测集全体(记为L)、由单调增加右连续函数g(x)生成的L-S可测集全体(记为 Lg)、波莱尔集全体(记为B),则相应地称(Χ,φ)是L可测空间、L-S可测空间、波莱尔可测空间。设E是可测空间(Χ,φ))中的可测集,?是定义在E上的有限实值函数。如果对任何实数с,{Χ│?(x)>с}∈φ,那么称?为E上关于(Χ,φ)的可测函数,也称为E

上的φ)可测函数。这种可测函数是L可测函数、L-S可测函数等概念的直接推广。它有许多等价定义方式,并且具有L可测涵数所具有的代数性质及极限性质。定义在E上的复值函数?,如果它的实部、虚部都是可测函数,那么就称?为E上的可测函数。可测空间、可测集、以及可测函数等概念原则上并不涉及测度。

测度和测度空间

设Χ是非空集,E是Χ上的集类,定义在E上的函数称为集函数(因为自变元是属于E,它是Χ的子集

式①

)。设R是Χ上的环,μ是定义在R上的取非负的广义实值(可以取值+∞)的集函数,如果满足:①μ(═)=0(═是空集);②(可列可加性)对任何一列互不相交的An∈R(n=1,2…,),并且:式

式②

①,有:式②=③,则称μ为环R上的测度。设(Χ,φ)是一个可测空间,μ是定义在φ上的测度,则称(Χ,φ),μ)是测度空间。特别,(R1,L,m)及

(R1,Lg,mg)分别称为(直线上的)L测度空间和L-S 测度空间。测度空间(Χ,φ,μ)中的测度μ除了平移、反射不变性以及余集(因为 X可能不在S中)的性质外,具有勒贝格测度m的其他性质。由于φ是ζ环,对集的极限运算封闭,所以测度空间是建立具有良好的极限性质的积分的基础。

设A是可测空间(Χ,φ)中可测集。如果有一列可测集

{An},μ(An)<∞(n=1,2,…),使得:式④,则称

式④

A为ζ有限集。如果φ)中一切集都是ζ有限的,则称(Χ,φ),μ)是ζ有限的测度空间。特别,当φ是ζ代数且Χ是ζ有限集时,称(Χ,φ),μ)为全ζ有限测度空间。通常分析数学中所用的具体的(Χ,φ),μ)大都是全ζ有限测度空间。

设测度空间(Χ,φ),μ)中的φ)是ζ代数,如果μ(Χ)<∞,则称(Χ,φ),μ)为全有限的测度空间。特别,当μ(Χ)=1时,称(Χ,φ),μ)为概率测度空间(概率论中用的全是这种空间)。

设A是测度空间(Χ,φ),μ)上的可测集。如果μ(A)=0,则称A为μ零集。如果(Χ,φ),μ)中任何一个μ零集的任何子集都是可测集,则称(Χ,φ), μ)为完全测度空间。例如(R1,L,m),(R1,Lg,mg)都是完全的、全ζ有限的测度空间。

测度空间上可测函数列的收敛

同L测度一样,在测度空间(Χ,φ,μ)中也有命题P在E上“几乎处处”成立的概念,它是指E中使命题P不成立的点的全体(它可能不是可测集)包含在某个μ零集中。对于完全测度空间,命题P在E上几乎处处成立就是指使命题 P不成立的点的全体是μ零集。在不完全的测度空间上,关于μ几乎处处相等的两个可测函数?和h,未必能从?的可测性推出h 也是可测的,只有在完全测度空间才能做到这一点。对于测度空间上的可测函数序列,常用的重要收敛概念同样有两个:一是E上可测函数列{?n}几乎处处收敛于可测函数?,即{x│?n(x)→?(x)}包含在某个μ零集中;另一是E上可测函数列{ ?n}度量收敛 (或称依测度收敛)于可测函数?,即对任何ε>0,式⑤,

式⑤

上述两种收敛的关系是和L测度的情形一样。此外,在测度空间上也成立叶戈罗夫定理:设E上可测函数列{?n}几乎处处收敛于可测函数?,并且

μ(E)<∞ ,则对任何δ>0,必存在可测集Eδ嶅E,使得μ(E\Eδ)<δ,

且{?n}在Eδ上一致收敛于?。类似于L测度的情形,在测度空间上也可引入度量基本序列(或依测度基本序列),并成立相应的完备性定理。

积分和积分平均收敛

同 L积分建立过程完全一样,可以建立测度空间上的积分概念,只要将那里的测度m换成现在的μ即可。L积分所具有的大部分性质对一般的测

度空间上的积分也是成立的。在测度空间中也有积分平均收敛,平方平均收敛或更一般的p次平均收敛的概念以及相应的性质。

环上测度的延拓

对积分来说,采用关于集的极限运算不封闭的环上的测度是不够的,有用的是ζ环上的测度。然而由于环的结构比ζ环的结构要简单得多,所以在环上给出一个测度或验证环上的某个非负集函数是否是测度往往比在

ζ环上要简单得多。自然就产生定义在环R上的测度是否一定能延拓成包含R的最小ζ环φ(R)上的测度的问题。测度论中证明了如下重要定理:任何环上的ζ有限测度必可惟一地延拓成包含它的最小ζ环上的ζ有限测度。

实变函数与泛函分析要点

实变函数与泛函分析概要 第一章集合基本要求: 1、理解集合的包含、子集、相等的概念和包含的性质。 2、掌握集合的并集、交集、差集、余集的概念及其运算性质。 3、会求已知集合的并、交、差、余集。 4、了解对等的概念及性质。 5、掌握可数集合的概念和性质。 6、会判断己知集合是否是可数集。 7、理解基数、不可数集合、连续基数的概念。 8、了解半序集和Zorn引理。 第二章点集基本要求: 1、理解n维欧氏空间中的邻域、区间、开区间、闭区间、体积的概念。 2、掌握点、聚点的概念、理解外点、界点、孤立点的概念。掌握聚点的性质。 3、掌握开核、导集、闭区间的概念及其性质。 4、会求己知集合的开集和导集。 5、掌握开核、闭集、完备集的概念及其性质,掌握一批例子。 6、会判断一个集合是非是开(闭)集,完备集。 7、了解Peano曲线概念。 主要知识点:一、基本结论: 1、聚点性质§2 中T1聚点原则: P0是E的聚点? P0的任一邻域,至少含有一个属于E而异于P0的点?存在E中互异的点列{Pn},使Pn→P0 (n→∞) 2、开集、导集、闭集的性质§2 中T2、T3

T2:设A?B,则A?B,· A? · B, - A? - B。 T3:(A∪B)′=A′∪B′. 3、开(闭)集性质(§3中T1、2、3、 4、5) T1:对任何E?R?,?是开集,E′和―E都是闭集。(?称为开核,―E称为闭包的理由也在于此) T2:(开集与闭集的对偶性)设E是开集,则CE是闭集;设E是闭集,则CE是开集。T3:任意多个开集之和仍是开集,有限多个开集之交仍是开集。 T4:任意多个闭集之交仍是闭集,有限个闭集之和仍是闭集。 T5:(Heine-Borel有限覆盖定理)设F是一个有界闭集,?是一开集族{Ui}i?I 它覆盖了F(即Fс∪ i?IUi),则?中一定存在有限多个开集U1,U2…Um,它们同样覆盖了F(即F?m∪ Ui)(i?I) 4、开(闭)集类、完备集类。 开集类:R?,Φ,开区间,邻域、?、Pо 闭集类:R?,Φ,闭区间,有限集,E?、E、P 完备集类:R?,Φ,闭区间、P 二、基本方法:1、判断五种点的定义;2、利用性质定理,判断导集、邻域等;3、判断开集、闭集;4、关于开闭集的证明。 第三章测度论基本要求: 1、理解外测度的概念及其有关性质。 2、掌握要测集的概念及其有关性质。 3、掌握零测度集的概念及性质。 4、熟悉开集、闭集、区间、波雷乐集等可测集,掌握一批可测集的例子。

测度论的思想与起源

测度论的思想与起源 在一维情况下,我们常常研究一个线段的长度,在二维情形下我们还要研究面积,三维还要研究体积,四维还要研究什么?19世纪下半叶,不少分析学家进行一系列扩充长度和面积概念的探索,逐渐形成了测度论。所谓测度,通俗的讲就是测量几何区域的尺度。就是需要找到一种方法,使得随便拿来直线上的一个子集,我们都能够最终得到一个数字作为其“长度”。 然而这,种方法总要满足一些必要的约束。第一,空集(注意是说空集而不是说单点集)本身也是直线的子集,也应该有个测度,空集的测度是零。第二,两个线段如果不相交,那么他们的总长度应该等于两者长度之和。两个二维图形如果不相交,那么总面积应当等于各自面积之和,诸如此类。既然每个子集都有一个测度,那么把两个彼此本身不相交的子集并在一起得到的新的子集也应该有个测度,并且这个测度应该等于两者之和。更进一步,可数无穷个不相交子集的测度之和也应该等于把它们并起来得到的集合的测度。为什么是可数无穷个呢?假设任意无穷个彼此不相交的子集的并集的测度等于这些子集各自测度之和,那么,既然线段是由无穷个点构成的而点又没有长度,那线段也应该没有长度才对,这与事实矛盾,故强调是可数无穷个。 保证空集的测度是零,并且测度满足可数无穷个集合的可加性,这两个约束条件看似宽松,实则很是苛刻。于是数学家门另辟蹊径,不是放松这两条限制,而是放松它们的适用范围:不去强求测度能对每个子集都有定义,也就是说,只挑出一些子集来定义测度,便产生了可测集。 在可测集上定义满足上述两个约束条件的测度,那么这样的测度存在并且唯一,数学上称为勒贝格测度。 其次,纵观勒贝格积分和勒贝格-斯蒂尔杰斯积分理论,不难发现它们都有三个基本要素。第一,一个基本空间(即n维欧几里得空间R)以及这个空间的某些子集构成的集类(勒贝格)可测集或某L-S(勒贝格-斯蒂尔杰斯)可测集全体,这个集类对集的代数运算和极限运算封闭。第二,一个与这个集类有关的函数(即L可测函数或某L-S可测函数全体)。第三,一个与上述集类有关的测度(即L测度或某L-S测度)。在三个要素的基础上,它们都是运用完全类似的定义和推理过程获得完全类似的一整套测度、可测函数、积分的定理(见勒贝格积分、贝尔函数)。因此测度论正是基于这些基本共同点所形成一般理论。

教学大纲_测度论

《测度论》教学大纲 课程编号:120502B 课程类型:□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课□√专业选修课 □学科基础课 总学时:32 讲课学时:32 实验(上机)学时:0 学分:2 适用对象:经济统计学、统计学 先修课程:数学分析、概率论 毕业要求: 1.应用专业知识,解决数据分析问题; 2.可以建立统计模型,获得有效结论; 3.掌握统计软件及常用数据库工具的使用; 4.关注国际统计应用的新进展; 5.基于数据结论,提出决策咨询建议; 6.具有不断学习的意识; 7.扎实的数学基础和完整的统计知识体系; 8.计算机编程技能与经济学基本常识。 一、教学目标 测度论是现代数学的一个重要分支,同时也是现代概率理论的数学基础。其在抽象空间上建立的包括积分和微分的一整套分析系统,已成为数学各分支的有力工具,在遍历论、随机过程、微分方程、微分几何、统计与金融数学等领域有着广泛而深刻的应用。本课程旨在介绍测度论的基本概念和基本理论。通过本课

程的学习,使学生能初步掌握抽象空间上的测度与积分理论以及概率论的公理化体系,同时领会抽象概念和定理的直观涵义,为进一步的学习和研究提供必要的数学基础。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 (一)教学内容 可测空间与单调类定理,测度空间与扩张定理,可测函数的积分与积分收敛定理,符号测度、不定积分、Radon-Nikodym导数与Lebesgue分解定理,乘积空间与Fubini定理。 (二)教学方法和手段 教师课上讲授理论知识内容及相关基本例题,学生课下练习及教师答疑、辅导相结合。 (三)考核方式 开卷,平时成绩占30%,期末成绩占70%。 (四)学习要求 课上听讲,并独立完成课后作业。 三、各教学环节学时分配 教学课时分配 四、教学内容

测度的意思是什么

测度的意思是什么 本文是关于测度的意思是什么,仅供参考,希望对您有所帮助,感谢阅读。 测度的意思 [释义] (动)推测。 [构成] 并列式:测+度 [例句] 根据风向测度;今天不会下雨。(作谓语) 揣测、推测、估计、推断、揣摸 测度详细解释 ◎测度 cèduó [conjecture;estimate;infer] 猜测揣度 测度他今日不来 猜测,料想。南朝宋谢灵运《入华子冈是麻源第三谷》诗:“险逕无测度,天路非术阡。”宋王禹偁《答张扶书》:“天地毕矣,何难测度哉!”冰心《寄小读者》六:“大人的思想,竟是极高深奥妙的,不是我们所能测度的。” 测度造句 (1) 嗟乎!凡夫例登补处,奇倡极谈,不可测度。华严所禀,却在此经。而天下古今,信少疑多,辞繁义蚀,余唯有剖心沥血而已! (2) 从政处理实际事务的时候,揣摩测度,刻意的让事情的处理归复于大道,然而这其中有很多事情没有得到妥善的处理,在仓促匆忙、造次颠沛的时候也是这样的。 (3) 而运用标准差和平均差极大化方法构造一种综合评价测度指标,并吸取述上述五个指标的长处,可对基金绩效作出唯一和合理的评价。 (4) 作者在对方向信息测度研究的基础上,认为从方向信息测度中可以得到更多的信息,因此对其定义进行了改进。

(5) 根据所建立的测度模型,用回归、德尔菲法等数学统计方法对综合信息竞争力进行了权重计算. (6) 在局部紧空间上的测度论中,正则性是一个比较重要的概念。 (7) 同时,利用对称性测度法对定位的车辆进行确认。 (8) 利用比较定理、矩阵范数和矩阵测度的有关性质,提出了简单不确定时滞系统及对称组合不确定时滞系统的稳定条件。 (9) 摘要本文测度各省四部门乘数及其差异. (10) 讨论一类可数离散半群上概率测度卷积幂的弱收敛性,主要结果是利用局部群化的观点给出了概率测度卷积幂弱收敛的一个充分条件。 (11) 本文提出了一种基于置信测度的自适应模型适配算法用于音乐分割。 (12) 以未确知测度为隶属函数抽象出论域上的未确知集合概念,定义未确知集合的运算。 (13) 另一方面,文中还给出了广义模糊积分平均收敛蕴涵依测度收敛的几个简洁的充分性条件,以及使两者等价的条件。 (14) 利用上海市土地交易价格资料,尝试测度了土地要素投入对上海市经济增长的贡献。 (15) 实验结果表明,标识字段比特流随机测度值随着比特流长度的增加整体上呈递减趋势。 (16) 应用测度论的知识,给出了非独立随机变量可测函数的期望积分的转换定理的一个证明。 (17) 卡尔维诺先生在谈到自己的作品时显得神秘难以测度。 (18) 利用条件期望的概念,采用测度的网微分法并运用纯分析运算得出了结论。 (19) 本文在简述了农业生产潜力定量测度方法的基础上,计算和分析了德阳市主要作物生产潜力。 (20) 还进一步建立了当扰动趋于零时,关于这族不变测度的大偏差原理。 (21) 在去掉可加性的条件下,将经典测度论中的某些概念加以推广,得到相应的结果。

测度论基础知识总结

测度论基础知识总结 1.集合论 1.1 集合与基本运算 ·概念:具有一定性质的对象构成的全体(不严格定义)。中间含有的对象叫元素。 全集:要研究的问题涉及到的最大集合。 空集:没有任何元素的集合。 表达方法:{x(集合元素x)|x应该有的性质} ·元素与集合的关系:x A,x?A ·集合之间的关系 只有包含或者不包含 若对于任意元素x A,x B则A包含于B(证明就用这个方法),A是B的子集(A B 则为B的真子集) 包含的特殊情况相等:A=B就是A包含于B同时B包含于A 真子集:A包含于B但A B ·集合的运算 ①单个元素的幂集 对于一个集合X,它的幂集表示所有其子集为元素构成的集合。这种以集合为元素的集合,也叫集合族。 ②两个集合的运算 交:A B={x| x A且x B} 并:A B={x| x A或x B} 差:A\B(或写成A-B)={x| x A且x?B} 补:=U\A(U是问题要研究的全集) 于是有等式A\B=A 积:(直积)A×B={(x,y)| x A且y B }(把A、B中元素构成有序对) ③多个元素的运算 多个交表示所有以λ为角标的集合的并,要求λ,I称为指标集。 类似有多个并 注:可以是无穷个 【例】={x| x>},A={x| x>0},则A= ·集合的分析相关性质 ①上限集:一列集合{},定义上限集为。类似于数列的上极限。

②下限集:一列集合{},定义下限集为。类似于数列的下极限。 ③集合列的极限:当上限集等于下限集时极限存在,就是上限集(或下限集)。 ④单调集合列:若始终有包含于,也就是集合越来越大,则为递增集合列;反之, 若始终有,则为递减列。 若为递增列,则有极限=;若为递减列,则有=。 1.2映射 ·定义:X、Y是两个集合,对任意x X,存在唯一的y=f(x)Y与之对应,则对应法则f 为X到Y的一个映射,记为f:X→Y。 像集:对于X的一个子集A,像集{f(x)| x A}记为f(A),显然包含于Y 原像集:对于Y的一个子集B,原像集{x| x记为 ·满射:f(X)=Y,即Y中所有元素都是像 单射:X中不同元素一定对应Y中不同的像 双射:既是单射又是满射。双射是一一对应的映射。 ·逆映射:对于双射,建立一种Y到X的双射,将像映射到原像上。记为:Y→X ·复合映射:f:X→Y,g:Y→Z,它们的复合g o f:X→Z,写成g(f(X)) ·函数,一个(n维实数向量)到R(实数)上的映射 ·性质(映射与交并运算顺序可交换性) 对于f:X→Y,X若干个子集,Y若干个子集 f(U)=Uf() = f()包含于(只有这一个不一定等于!!!) 不等于的例子:A={1} ,B={-1},f(x)=|x|,则f(A B)f(A)f(B) = 用集合相等定义可证明。 1.3集合的势 ·对等:如果集合A和B之间可以建立双射,则A对等于B。记为A~B 性质:①A到B有单射→A与B子集对等 A到B有满射→B与A子集对等 ②A~B,B~C,则A~C(传递性) ③A~C,B~D,则A×B~C×D

外测度的性质与计算小结

外测度的性质与计算 The properties and calculation of the outer measure 姓名: 学号: 学院:数学与信息科学学院 专业:数学与应用数学 指导老师: 完成时间: 外测度的性质与计算 【摘要】Lebesgue外测度是Lebesgue积分的基础,本论文主要论述了它的一些性质及相关的计算.首先,给出了Lebesgue外测度的定义;接着,指出和证明了外测度具有的非负性、单调性、次可数可加性、距离可加性、平移不变性这五大主要性质;同时给出了外测度的介值定理和一些其他的性质,并讨论了在一般情况下,外测度不具备可数可加性;然后讨论了可数集的外测度的性质,着重写出可数

江西师范大学11届学士学位毕业论文 集的外测度具有可数可加性;最后是与外测度计算相关的一些例题.【关键词】Lebesgue外测度,次可数可加性,距离可加性。

The properties and calculation of the outside measure 【abstract 】Lebesgue outer measure is the base of lebesgue integral, this thesis mainly discusses some properties and its related calculation. At first, give the definition of Lebesgue outer measure; then pointed out and proved the outer measure has nonnegative, monotonicity and second countable additive property , distance additive property,translation invariant property ,the five main properties; It also gives the outer measure mean value theorem and some other properties, and discusses the properties under the meaning of general point sets, the outer measure does not have countable additive property. Then discussed the property of outer measure of countable set, and emphatically write that outer measure of countable set has count additive property. And the last is some examples about outer measure computation. 【keywords 】Lebesgue outer measure, Second countable additive property , Distance additive property

《实变函数》第三章_测度论

第三章 测 度 论(总授课时数 14学时) 教学目的 引进外测度定义,研究其性质,由此过渡到可测集 本章要点 要引导学生注意外测度与测度之间的重要差别 ,测度概念抽象,要与具体点集 诸如面积体积等概念进行比较. §1、外测度 教学目的1、掌握外测度的定义及其基本性质. 2、理解区间及有理点集的外测度及其证明方法. 本节要点 外测度的定义及其基本性质. 本节难点 外测度的定义. 授课时数 4学时 —————————————————————————————— 一、引言 (1) Riemann 积分回顾(分割定义域) ||||0 1 ()()lim ()n b i i a T i R f x dx f x ξ→==?∑?,1i i i x x x -?=-,1i i i x x ξ-≤≤ 积分与分割、介点集的取法无关。 几何意义(非负函数):函数图象下方图形的面积。 (2)新的积分(Lebesgue 积分,从分割值域入手) 记1{:()}i i i E x y f x y -=≤<,1i i i y y ξ-≤<,则 [,] 1 ()()lim n i i a b i L f x dx mE δξ→==∑? 问题:如何把长度,面积,体积概念推广? 达布上和与下和 上积分(外包)(达布上和的极限) ||||0 1 ()lim n b i i a T i f x dx M x →==?∑? 下积分(内填)达布下和的极限 ||||0 1 ()lim n b i i a T i f x dx m x →==?∑? 二、Lebesgue 外测度(外包) 1.定义:设 n E R ?,称非负广义实数*({})R R ?±∞=

第二章 测度论的知识要点与复习自测

第二章 测度论的知识要点与复习自测 一、Lebesgue 外测度的知识要点: ◇ 熟练掌握Lebesgue 外测度的定义和外测度的基本性质(包括基本性质:非负性、单调性、次可数可加性;Lebesgue 外测度的特有性质:距离分离性); ◇ 会用定义或性质求一些典型集合的外测度(例如:n R 中至多可数集,区间,Cantor (三分)集,黎曼可积函数(特别是连续函数)图象等的外测度); ◇ 特别注意零测集的含义和性质【如n R 中的任何集合并上零测集或减去零测集外侧度不变;零测集的子集仍为零测集;至多可数个零测集的并集仍为零测集】。 自测题: 1、叙述n R 中Lebesgue 外侧度的定义及性质,并用定义和性质解决如下问题: (1)设n n Q R ?为有理点集,计算*n m Q 0=; (2)设n R E ?为至多可数集,计算* m 0E =; (3)设n ,R E F ?,* m 0E =,则()()***m m m \F E F F E ?==。 2、据理说明下面的结论是否成立:设n R E ?, (1)若E 为有界集,则* m E <+∞; (2)若* m E <+∞,则E 为有界集; (3)若*m E =+∞,则E 为无界集; (4)若E 为无界集,则* m E =+∞。 3、设n R I ?为区间,证明:*m I I =,其中I 表示I 的体积(注意I 分有界和无界 两种情况来证明);并利用此结论和外侧度的性质再解决如下问题: (1)设1[0,1]R P ??为三分Cantor 集,则* m 0P =;(注意三分Cantor 集的构造) (2)设()f x 为定义在1[,]R a b ?上的黎曼可积函数, {}2()(,)(),[,]R p G f x y y f x x a b ==∈?, ()f x 在[,]a b 的图像,则*m ()0p G f =;(注意黎曼可积的充要条件的使用) (3)设n R E ?有内点,则* m 0E >; (4)(外侧度的介值性)设1 R E ?为有界集,*m 0E >,则对任意* 0m c E ≤≤,存在1E E ?,使得,*1m E c =;(注意构造适当的连续函数,利用连续函数的介值性) (5)(外侧度的介值性的一般形式)设1 R E ?,*m 0E >,则对任意* 0m c E ≤≤,存在1E E ?,使得,*1m E c =。(注意:此结论要用到后面的等测包定理和单调递增可测集列的测度性质) 二、Lebesgue 可测集的知识要点: ◇ 熟练掌握Lebesgue 可测集的卡氏定义(即C.Caratheodory 定义)及等价 条件(如:余集的可测性;对任意的A E ?和c B E ?,总有()*** m A B m A m B ?=+),会用定义或等价条件来证明一些点集的可测性(例如:零测集,区间等); ◇ 熟练掌握可测集的并、交、差、余运算性质,并会熟练地运用这些性质来判断集合的可测性;

朱成熹 测度论 部分习题答案

《测度论》部分习题题解 注:由于打印版本的限制,在题解中花写的A 、B 、F 被S 、Z \、F 所代替 习题一 1.解⑴若A 、B 均势可数,则A B 势可数。若A 、B 至多有一个势可数。则由()C C C A B A B = , 以及C A 、C B 中至少有一个势可数,可知此时()C A B 势可数;若A 势可数,则A B -也是,若C A 势可 数,B 势可数,则C A B A B -= 也势可数,又Ω∈Z ,因此Z 是域。显然 对余运算封闭,若n A 均势可 数,则n n A 也势可数,若n A 中至少有一个C n A 势可数,则C C n n n n A A ??= ??? 也势可数,故Z 是σ-域。 由书中定理可知,这时Z 也是π-类,λ类和单调类。 解⑵若A 势可数,则C A 势不可数,故对余运算不封闭,故不是域,从而也不是σ-域,显然是π类和单 调类,但不能是λ类,否则,由于既是π类又是λ类,可推出是σ域,矛盾。 解⑸由A A -=??Z ,可知不是域,故也不是σ-域,由C A A =? 可知不是π类。设n A ∈Z ,n A ↑,若1A A =,则可知n n A A = 或Ω;若1C A A =,则C n n A A = 或 Ω;若1A =Ω,则n n A =Ω ,同样对 n A ↓也有类似结论,故可知Z 是单调类,由Ω-Ω=??Z ,故Z 不是λ类。 7.证:任意A ∈Z ,已知Ω∈Z , 故C A A =Ω-∈Z ,故对余运算封闭。若,A B ∈Z ,A B =? , 则()C C C C A B A B A B +==- 。由于C B A ?,故由已证结果和已知条件可知对真差封闭。# 9.证:用λπ-类方法证明,令F ={B ;满足题中条件},则对任意B ∈Z ,显然B ∈F ,故?Z F ;再者 ()1λΩ∈F ,()2λ对任意A,B ∈F , 且A B ?,故存在集列() } {i n B ,i=1,2,使() }{() 1,1n A B n σ ∈≥和 ()}{ ()2,1n B B n σ ∈≥,故可见() }{ () ,1,1,2i n B A B n i σ -∈≥=,()3λ对n A ∈F ,1n ≥,且n A A ↑,则 存在() } { ,1,1n m B m n ≥≥,使()}{() ,1,1n n m A B m n σ ∈≥≥,从而可知()}{() ,1,1n m A B m n σ ∈≥≥。于是集 合的单调定理可知F σ?}{ Z ,即对所有A σ∈}{ Z 都满足题中结论。#

概率的起源与发展

概率论的起源与发展 一、 概率的起源: 三四百年前在欧洲许多国家,贵族之间盛行赌博之风。掷骰子是他们常用的一种赌博方式。因骰子的形状为小正方体,当它被掷到桌面上时,每个面向上的可能性是相等的,即出现1点至6点中任何一个点数的可能性是相等的。有的参赌者就想:如果同时掷两颗骰子,则点数之和为9与点数之和为10,哪种情况出现的可能性较大? 17世纪中叶,法国有一位热衷于掷骰子游戏的贵族德·梅耳,发现了这样的事实:将一枚骰子连掷四次至少出现一个六点的机会比较多,而同时将两枚骰子掷24次,至少出现一次双六的机会却很少。 这是什么原因呢?后人称此为著名的德·梅耳问题。 二、 数学家们参与赌博: 又有人提出了“分赌注问题”:两个人决定赌若干局,事先约定谁先赢得5局便算赢家。如果在一个人赢3局,另一人赢4局时因故终止赌博,应如何分赌本?诸如此类的需要计算可能性大小的赌博问题提出了不少,但他们自己无法给出答案。 参赌者将他们遇到的上述问题请教当时法国数学家帕斯卡,帕斯卡接受了这些问题,他没有立即回答,而把它交给另一位法国数学家费尔马。他们频频通信,互相交流,围绕着赌博中的数学问题开始了深入细致的研究。后来,这些问题被来到巴黎的荷兰科学家惠更斯获悉,回荷兰后,他独立地进行研究。 帕斯卡和费尔马两人一边亲自做赌博实验,一边仔细分析计算赌博中出现的各种问题,终于完整地解决了“分赌注问题”—— 正确的答案是:赢了4局的拿这个钱的43,赢了3局的拿这个钱的4 1。为什么呢?假定他们俩再赌一局,或者 A 赢,或者 B 赢。若是 A 赢满了5局,钱应该全归他;A 如果输了,即 A 、

B 各赢4局,这个钱应该对半分。现在,A 赢、输的可能性都是 2 1,所以,他拿的钱应该是21×1+21×21=43;当然,B 就应该得41。 他们将此题的解法向更一般的情况推广,从而建立了概率论的一个基本概念——数学期望,这是描述随机变量取值的平均水平的一个量。 三、 概率论的初步形成: 惠更斯经过多年的潜心研究,解决了掷骰子中的一些数学问题。1657年,他将自己的研究成果写成了专著《论掷骰子游戏中的计算》。这本书迄今为止被认为是概率论中最早的论著。因此可以说早期概率论的真正创立者是帕斯卡、费尔马和惠更斯。这一时期被称为组合概率时期,计算各种古典概率。 在他们之后,对概率论这一学科做出贡献的是瑞士数学家族——贝努利家族的几位成员。雅可布·贝努利在前人研究的基础上,继续分析赌博中的其他问题,给出了“赌徒输光问题”的详尽解法,并证明了被称为“大数定律”的一个定理,这是研究等可能性事件的古典概率论中的极其重要的结果。大数定律证明的发现过程是极其困难的,他做了大量的实验计算,首先猜想到这一事实,然后为了完善这一猜想的证明,雅可布花了20年的时光。雅可布将他的全部心血倾注到这一数学研究之中,从中他发展了不少新方法,取得了许多新成果,终于将此定理证实。 四、著名的“圣彼得堡问题” 1713年,雅可布的著作《猜度术》出版。遗憾的是在他的大作问世之时,雅可布已谢世8年之久。雅可布的侄子尼古拉·贝努利也真正地参与了“赌博”。他提出了著名的“圣彼得堡问题”:甲乙两人赌博,甲掷一枚硬币到掷出正面为一局。若甲掷一次出现正面,则乙付给甲一个卢布;若甲第一次掷得反面,第二次掷得正面,乙付给甲2个卢布;若甲前两次掷得反面,第三次得到正面,乙付给甲5个卢布。一般地,若甲前n -1次掷得反面,第n 次掷得正面,则乙需付给甲2n-1个卢布。问在赌博开始前甲应付给乙多少卢布才有权参加赌博而不致亏损乙方?尼古拉同时代的许多数学家研究了这个问题,并给出了一些不同的解法。但其结果是很奇特的,所付的款数竟为无限大。即不管甲事先拿出多少

概率与测度论经典专著

概率与测度论;数理统计;随机过程微积分金融经典教材专著下面的当然不可能都看,Some books on the list of references might be to your taste. 每个方向认真看1,2本就行,其他的只是做参考,看看一些章节就行。 本书单中为什么要列出各种语言的书,只看中文书或者英文书行吗?(答:例如陈景润为了能直接阅读外国资料,掌握最新信息,在继续学习英语的同时,又攻读了俄语、德语、法语、日语、意大利语和西班牙语。) 非数学专业本科生 概率统计随机过程 概率论与数理统计(第4版) 盛骤考研必备 概率论与数理统计教程(第2版) 茆诗松 概率论与数理统计陈希孺 概率论基础教程(第8版) 罗斯、郑忠国译(已经出第9版,也是最后一版)第7版答案https://www.360docs.net/doc/e84756807.html,/p-109941348.html 概率论与数理统计(第3版改编版) 德格奥特、谢尔维斯 概率统计(英文版第4版)德格鲁特、舍维什 概率与统计(英文版)Ronald E.Walpole;Raymond H.Myers;Sharon L.Myers;Keying Ye 概率论(英文版) 皮特曼 应用随机过程:概率模型导论(第10版) 罗斯、龚光鲁译 概率、统计与随机过程(第4版)(英文版) 亨利斯塔克(Henry Stark)、 Schaum's Outlines - Probability, Random Variables And Random Processes Schaum's Easy Outline of Probability and Statistics. Schaum's Outline of Beginning Statistics, 2 Edition Schaum's Outlines - Elements of Statistics I - Descriptive Statistics and Probability Schaum's Outlines - Elements of Statistics II - Inferential Statistics Applied Multivariate Statistical Analysis (6th Ed)RICHARD A. JOHNSON Multivariate Data Analysis (7th Edition) Joseph F. Hair, William C. Black, Barry J. Babin, Rolph E. Anderson A Modern Introduction to Probability and Statistics_Understanding Why and How Dekking Chris Spatz, "Basic Statistics: Tales of Distributions (10th edition)" Basic Concepts of Probability and Statistics (Classics in Applied Mathematics) by J. L. Hodges Jr and E. L. Lehmann (Jan 11, 2005) Modern Mathematical Statistics with Applications (Springer Texts in Statistics) by Jay L. Devore and Kenneth N. Berk (8 Dec 2011) A Course in Mathematical Statistics, Third Edition, Third Edition by George G. Roussas (Feb 15, 2014) 辅导书 概率论与数理统计教程:习题与解答(第2版) 茆诗松 概率论与数理统计习题全解指南(浙大?第4版) 盛骤 Schaum's Outline of Theory and Problems of Probability and Statistics

测度论的知识要点与复习自测

第二章 测度论的知识要点与复习自测 一、Lebesgue 外测度的知识要点: ◇ 熟练掌握Lebesgue 外测度的定义和外测度的基本性质(包括基本性质:非负性、单调性、次可数可加性;Lebesgue 外测度的特有性质:距离分离性); ◇ 会用定义或性质求一些典型集合的外测度(例如:n R 中至多可数集,区间,Cantor (三分)集,黎曼可积函数(特别是连续函数)图象等的外测度); ◇ 特别注意零测集的含义和性质【如n R 中的任何集合并上零测集或减去零测集外侧度不变;零测集的子集仍为零测集;至多可数个零测集的并集仍为零测集】。 自测题: 1、叙述n R 中Lebesgue 外侧度的定义及性质,并用定义和性质解决如下问题: (1)设n n Q R ?为有理点集,计算*n m Q 0=; (2)设n R E ?为至多可数集,计算*m 0E =; (3)设n ,R E F ?,*m 0E =,则()()***m m m \F E F F E ?==。 2、据理说明下面的结论是否成立:设n R E ?, (1)若E 为有界集,则*m E <+∞; (2)若*m E <+∞,则E 为有界集; (3)若*m E =+∞,则E 为无界集; (4)若E 为无界集,则*m E =+∞。 3、设n R I ?为区间,证明:*m I I =,其中I 表示I 的体积(注意I 分有界和无界两种情况来证明);并利用此结论和外侧度的性质再解决如下问题: (1)设1[0,1]R P ??为三分Cantor 集,则*m 0P =;(注意三分Cantor 集的构造) (2)设()f x 为定义在1[,]R a b ?上的黎曼可积函数, {}2()(,)(),[,]R p G f x y y f x x a b ==∈?, ()f x 在[,]a b 的图像,则*m ()0p G f =;(注意黎曼可积的充要条件的使用) (3)设n R E ?有内点,则*m 0E >; (4)(外侧度的介值性)设1R E ?为有界集,*m 0E >,则对任意*0m c E ≤≤,存在1E E ?,使得,*1m E c =;(注意构造适当的连续函数,利用连续函数的介值

测度论的知识要点与复习自测

第二章测度论的知识要点与复习自测 一、Lebesgue外测度的知识要点: ?熟练掌握Lebesgue外测度的定义和外测度的基本性质(包括基本性质:非负性、单调性、次可数可加性;Lebesgue外测度的特有性质:距离分离性); ?会用定义或性质求一些典型集合的外测度(例如:R n中至多可数集,区间,Cantor (三分)集,黎曼可积函数(特别是连续函数)图象等的外测度) ; ?特别注意零测集的含义和性质【如R n中的任何集合并上零测集或减去零测集外侧度不变;零测集的子集仍为零测集;至多可数个零测集的并集仍为零测集】。 自测题: 1、叙述只“中Lebesgue外侧度的定义及性质,并用定义和性质解决如下问 题: (1)设Q n R n为有理点集,计算m*Q n0 ; (2)设E R n为至多可数集,计算m*E 0 ; (3)设E,F R n,m E 0,贝U mF E mFmFE。 2、据理说明下面的结论是否成立:设 E R n, (1)若E为有界集,则m*E ; (2)若m*E ,则E为有界集; (3)若m*E ,则E为无界集; (4)若E为无界集,则m*E 。 3、设I R n为区间,证明:m*l |l|,其中I表示I的体积(注意I分有界和无界两种情况来证明);并利用此结论和外侧度的性质再解决如下问题: (1)设P [0,1] R1为三分Can tor集,贝U m*P 0 ;(注意三分Cantor集的构造) (2)设f(x)为定义在[a,b] R1上的黎曼可积函数, G p(f) (x,y) y f(x),x [a,b] R2, f (x)在[a,b]的图像,贝9 m*G p(f) 0 ;(注意黎曼可积的充要条件的使用) (3)设E R n有内点,贝V m*E 0 ; (4) (外侧度的介值性)设E R1为有界集,m*E 0,则对任意0 c m*E,存在E1 E,使得,m*E1 c ;(注意构造适当的连续函数,利用连续函数的介值

应用随机过程教学大纲

遵义师范学院课程教学大纲 应用随机过程教学大纲 (试行) 课程编号:280020 适用专业:统计学 学时数:48 学分数: 2.5 执笔人:黄建文审核人: 系别:数学教研室:统计学教研室 编印日期:二〇一五年七月

课程名称:应用随机过程 课程编码: 学分:2.5 总学时:48 课堂教学学时:32 实践学时:16 适用专业:统计学 先修课程:高等数学、线性代数、概率论、测度论或者实变函数(自学) 一、课程的性质与目标: (一)该课程的性质 《应用随机过程》课程是普通高等学校统计学专业必修课程。它是在学生掌握了数学分析、线性代数和概率论等一定的数学专业理论知识的基础上开设的,要求学生掌握随机过程的基本理论和及其研究方法。 (二)该课程的教学目标 (1)从生活中的需要出发,结合研究随机现象客观规律性的特点,并根据随机过程的内容和知识结构,着重从随机过程的基本理论和基本方法出发,就实际应用中的典型随机过程做应用研究,并在理论、观点和方法上予以总结、提高及应用。 (2)对各个章节的教学,随机过程侧重于基本思想和基本方法的探讨,介绍随机过程的基本概念,建立以分布函数等研究相关问题概率的实际应用思路,寻求解决统计和随机过程问题的方法。着重基本思想及方法的培养和应用。 (3)结合学生实际,利用生活中的实例进行分析,培养学生的辩证唯物主义观点。 二、教学进程安排 课外学习时数原则上按课堂教学时数1:1安排。

三、教学内容与要求 第一章 预备知识 【教学目标】 通过本章的学习,复习并扩展概率论课程的内容,为学习随机过程打下良好的基础,提供必备的数学工具。 【教学内容和要求】 随机过程以概率论为其主要的基础知识,为此,本章主要对概率空间;随机变量与分布函数;随机变量的数字特征、矩母函数与特征函数;独立性和条件期望;随机变量序列的收敛性与极限定理等常用到的概率论基本知识作简要的回顾和扩展。其中概率空间,矩母函数和特征函数的定义及性质、条件期望、收敛性、极限定理等既是本章的重点,又是本章的难点。 【课外阅读资料】 《应用随机过程》,林元烈编,清华大学出版社。 【作业】 1.已知连续型随机变量X 的分布函数为0,0()arcsin ,011,1x F x A x x x ≤? ? =<

概率论和统计中常用的收敛极限小结

概率论和统计中的收敛总结 概率论中的极限定理和数理统计学中各种统计量的极限性质,都是按随机变量序列的各种不同的收敛性来研究的。 设{X n,n≥1}是概率空间(Ω,F,P)(见概率)上的随机变量序列,从随机变量作为可测函数看,常用的收敛概念有以下几种: 以概率1收敛若,则称{X n,n≥1}以概率1收敛于X。强大数律(见大数律)就是阐明事件发生的频率和样本观测值的算术平均分别以概率 1收敛于该事件的概率和总体的均值。以概率 1收敛也常称为几乎必然(简记为α.s)收敛,它相当于测度论中的几乎处处(简记为α.e.)收敛。 依概率收敛若对任一正数ε,都有,则称{X n,n≥1}依概率收敛于X。它表明随机变量X n与X发生较大偏差(≥ε)的概率随n无限增大而趋于零。概率论中的伯努利大数律就是最早阐明随机试验中某事件 A发生的频率依概率收敛于其概率P(A)的。依概率收敛相当于测度论中的依测度收敛。 r阶平均收敛对r≥1,若X n-X的r阶绝对矩(见矩)的极限,则称{X n,n≥1}r阶平均收敛于X。特别,当r=1时,称为平均收敛;当r=2时,称为均方收敛,它在宽平稳过程(见平稳过程)理论中是一个常用的概念。 弱收敛设X n的均值都是有限的,若对任一有界随机变量Y都有,则称{X n,n≥1}弱收敛于X,由平均收敛可以推出弱收敛。 从随机变量的分布函数(见概率分布)看,常用的有如下收敛概念。 分布弱收敛设F n、F分别表示随机变量X n、X的分布函数,若对F的每一个连续点x 都有,则称X n的分布F n弱收敛于X的分布F,也称X n依分布收敛于X。分布弱收敛还有各种等价条件,例如,对任一有界连续函数?(x), img src="image/254-6.gif" align="absmiddle">。 分布弱收敛是概率论和数理统计中经常用到的一种收敛性。中心极限定理就是讨论随机变量序列的标准化部分和依分布收敛于正态随机变量的定理。大样本统计中也要讨论各种统计量依分布收敛的问题。 分布淡收敛设{F n(x),n≥1}为分布函数列,而F(x)为一非降右连续函数(不一定是 分布函数),若对F(x)的每一个连续点x都有,则称F n淡收敛于F。 上述各种收敛之间有如下蕴含关系(A=>B表示由A可推出B),若r′≥r≥1,则有:。 此外,依概率收敛于常数与依分布收敛于常数是等价的。当是独立随机变量序列{Y j,j≥1}的部分和时,X n依分布收敛、依概率收敛和以概率1收敛三者是等价的。

不确定性分析方法

基于数学的不确定理论方法 综述: 不确定性是人们认识世界的局限性导致的,它是人们根据现有知识的基础上对世界以及事物的看法、决定。由于认识的局限性,就会导致对事物的看法存在不可预知性。不确定性存在于生活的方方面面,大到人文系统,小到零件检测,如何更加准确的了解事物,不确定理论的发展起了重要的作用。不确定性理论就是为了能够在现有知识的基础上来找出其规律,以求得到更合适的方法解决问题的途径。不确定性理论用于数据融合中,有效的促进了信息融合理论的发展,相反,同样也促进了不确定性理论的发展。 自从上世纪统计力学的发展,不确定性理论随之出现并得到了学者重视。曾经较长一段时间认为概率论为处理不确定信息的唯一方法和理论,但是随着应用的加深和人们对不确定性信息处理的更高要求,概率论在很多方面表现出它的局限性和不可描述性。最近的几十年来,随着研究的深入,处理不确定信息方法也取得了较大的发展,主要有Zadeh的模糊集对经典集合论的推广,Choquet在容度理论中的单调测度论对经典测度论的推广等。研究的成果不仅涉及到数学、物理等基础性理论,还拓展到了信息学科、航天技术等高科技领域。基于不确定性智能芯片的开发是不确定性理论发展的见证,在工业领域已大量应用。 对于不确定性理论的研究,首先应该了解不确定测度(Uncertainty Measure)和不确定度(Measure of Uncertainty)的区别。不确定测度是对

事物本身不确定程度的描述,而不确定度是对不确定度的度量。比如:一杯水加糖的概率是1/2和有1/2的概率这杯水加了糖,这个性质是不一样的,它反映了不确定测度和不确定度的关系。不确定度的度量主要有熵的方法,如Information Shannon就提供了一个数量上的量度,即为一种典型的不确定度的度量。 为了能够很好地解释各种不确定性理论,对不确定性理论进行分类也是众多学者比较关注的问题。从理论基础上讲不确定性理论分两大类:一类是基于数学的,另一类是基于逻辑学的,本章只介绍基于数学的一类不确定性理论,包括Bayes概率论、可能性理论,Dempster-Shafer理论,以使更好的了解不确定性问题。 不确定性形式繁多,分类方法也多种多样。Klir认为不确定性由三种基本形式组成,即把不确定性分为模糊性(Fuzzy)和多义性(Ambiguity),而多义性又可以分为非特异性(Nonspecificity)和冲突(Conflict)。另外一些学者把多义性分成另两种类型:非特异性和随机性(Randomness),冲突和随机性是处理同一种类型的不确定性的两种解释。而多义性与模糊性的根本区别在于多义性是统计意义上的不确定性,而模糊性是针对集合的边界而言。对应这些类型的不确定性,不同的不确定性理论所能处理的不确定性的种类不一样。模糊集是处理模糊性的理论,概率论只涉及到事件之间的冲突;可能性理沦表示出事件的非特异性,而证据理论描述了非特异性和冲突。 1、Bayes概率 Bayes概率论的提出打破了原有不确定性理论的基础,从数学角

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