§4.5 Lebesgue可积函数的逼近
lebesgue函数

lebesgue函数引言:在数学领域中,Lebesgue函数是一种特殊的函数,它在测度论和实分析中有着重要的应用。
Lebesgue函数的特殊性质使得它在许多数学分支中都有着重要的应用,下面我们将详细介绍Lebesgue函数的定义、性质和应用。
一、Lebesgue函数的定义Lebesgue函数是一种在实数集上的函数,它的定义形式为:$$f(x)=\sum_{n=1}^\infty \frac{\chi_{I_n}(x)}{2^n}$$其中,$I_n$表示实数集上的一个区间,$\chi_{I_n}(x)$是$I_n$的特征函数,即在$I_n$内为1,在$I_n$外为0的函数。
二、Lebesgue函数的性质1. Lebesgue函数的连续性Lebesgue函数在实数集上是一个连续的函数。
这个性质可以通过以下的推导得到:对于任意的$x\in \mathbb{R}$和$\epsilon>0$,我们可以找到一个正整数$N$,使得$\sum_{n=N+1}^\infty \frac{1}{2^n}<\frac{\epsilon}{2}$。
因此,当$|y-x|<\frac{1}{2^N}$时,有:$$|f(y)-f(x)|\leq \sum_{n=1}^N \frac{1}{2^n}+\sum_{n=N+1}^\infty\frac{1}{2^n}<\epsilon$$因此,当$|y-x|<\frac{1}{2^N}$时,有$|f(y)-f(x)|<\epsilon$,即Lebesgue 函数在$x$处连续。
2. Lebesgue函数的可积性Lebesgue函数在实数集上是一个可积的函数。
这个性质可以通过以下的推导得到:对于任意的$\epsilon>0$,我们可以找到一个正整数$N$,使得$\sum_{n=N+1}^\infty \frac{1}{2^n}<\frac{\epsilon}{2}$。
lebesgue可积的一些常用结论

Lebesgue可积性是实分析中的一个重要概念,它允许我们定义在更广泛的函数类上的积分。
以下是一些关于Lebesgue可积性的常用结论:1. **Lebesgue可积性是Riemann可积性的推广**:如果一个函数在某个区间上Riemann可积,那么它在这个区间上也是Lebesgue可积的,并且两者的积分值是相等的。
2. **Lebesgue可积性具有稳定性**:如果函数序列在某个区间上Lebesgue可积,并且逐点收敛于另一个函数,那么这个极限函数也是Lebesgue可积的,并且其积分值等于函数序列积分值的极限。
3. **Lebesgue可积性具有单调性**:如果函数序列在某个区间上单调增加(或单调减少),并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。
4. **Lebesgue可积性具有保号性**:如果函数序列在某个区间上保号(即不改变符号),并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。
5. **Lebesgue可积性具有可数可加性**:如果函数序列在某个区间上可数可加,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。
6. **Lebesgue可积性具有连续可积性**:如果函数序列在某个区间上连续,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。
7. **Lebesgue可积性具有紧致性**:如果函数序列在某个区间上紧致,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。
8. **Lebesgue可积性具有可积性**:如果函数序列在某个区间上可积,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。
9. **Lebesgue可积性具有绝对可积性**:如果函数序列在某个区间上绝对可积,并且每个函数都是Lebesgue可积的,那么函数序列的极限也是Lebesgue可积的。
§ 45 可积函数的逼近性质 - 精品课程网

Rn
f ( x + t ) - g ( x + t ) dx + ò g ( x) - f ( x) dx < 3 .
Rn
g ( x + t ) - g ( x) dx
+ò
Rn
因此(4.52)式成立. ■ 例 2 (Riemann-Lebesgue 引理) 设 f Î L [a, b]. 则
E p
E
f - g dx £ ò f - dx + ò - g dx < + = . E E 2 2
■
上述结果可以更一般化. 设 E Ì R n 是可测集, p > 0. 若 f 是 E 上的可测函
dx < ¥ , 则称 f 在 E 上是 p 方可积的 . E 上的 p 方可积函数的全
ò
证明
E
f - g dx < .
(4.44)
由推论 3.1, 存在一个简单函数列 { f k } 使得 { f k } 在 E 上处处收敛于
f - fk £ f + fk £ 2 f .
f , 并且 f k £ f (k ³ 1). 于是
对函数列 { f - f k } 应用控制收敛定理得到
k ¥
6M
.
并且 sup h( x) £ M . 我们有
xÎR n
ò
E
- h dx = ò
E ( h¹ )
- h dx £ 2MmE (h ¹ ) < .
3
(4.47)
上式表明 h - Î L( E ), 于是 h = (h - ) + Î L( E ). 利用引理 3.3, 容易知道对每 个正整数 k , 存在 R n 上的连续函数 hk ( x), 使得 hk
勒贝格 Lebesgue 定理

勒贝格定理
注:若f ( x), g( x)在[a,b]上可积,f ( x)与g( x)可以复合, f ( g( x))在[a,b]上也不一定可积.
例如:R(
x)为[0,1]上黎曼函数,取f
(u)
1, u 0, u
f ( qk ) 0 pk
存在无理数序列
k
,
lim
k
k
x, lim k
f
(k )
lim
k
k
=x
f ( x)在[0,1]不连续点集D( f ) 0,1,
D( f )是区间,不是零测集,f ( x)在[0,1] 有界,所以f 在[0,1]上不可积.
勒贝格定理应用
例4
判断函数在0,1
可积性.f
(
x)
1 x
0 f ( x) 1,函数有界.
y 1
o 1 1 1 1
1x
543 2
f
( x)在[0,1]上有界并且其不连续点集D(
f
)
1
n
n
2, 3,
{0},
D( f )是可数集,所以是零测集,所以f 在[0,1]上可积.
勒贝格定理应用
例2 判断下面函数在[0,1]上可积性
y
f
(
x
)
sgn
勒贝格定理
推论
1) 如果f 在a,b可积 f 0 ,则1/ f 在a,b可积; 2) 如果f , g在a,b可积,则fg在a,b可积; 3) 如果f 在a,b可积,则f 在任何子区间c,d a,b可积; 4) 如果f , g在a,b可积 g 0,则f / g在a,b可积;
Lebesgue积分与函数逼近

Lebesgue积分与函数逼近Lebesgue积分是实分析中重要的概念,它是对实值函数进行积分的一种方法。
Lebesgue积分通过对函数在定义域上的分割,将函数值与定义域的测度关联起来,从而得到积分结果。
Lebesgue积分的引入解决了Riemann积分的一些固有问题,并且在函数逼近中也起到了重要的作用。
一、Lebesgue积分的引入Lebesgue积分是由法国数学家Henri Lebesgue在20世纪初期引入的,它是对实函数进行积分的一种新的定义与方法。
Riemann积分的定义是将定义域分割成n个小区间,然后在每个小区间内求和。
但是在某些情况下,Riemann积分的定义不够灵活,无法处理一些非常规的函数。
为了解决这个问题,Lebesgue引入了测度的概念,并将函数值与测度关联起来,从而定义了Lebesgue积分。
二、Lebesgue积分的定义Lebesgue积分的定义是通过将函数在定义域上的取值与定义域的测度相乘,然后求和得到的。
具体来说,给定一个实值函数f(x),定义域为E,我们将定义域E分割成许多小区间,然后对每个小区间求函数f(x)在该区间上的值乘以该区间的测度,最后对所有小区间的积分结果求和,即可得到Lebesgue积分。
三、函数逼近与Lebesgue积分函数逼近是数学中一个重要的研究方向,它通过寻找一系列简单的函数来逼近复杂的函数。
在函数逼近的过程中,Lebesgue积分可以作为一个强大的工具,它可以帮助我们对复杂的函数进行分解和理解。
通过Lebesgue积分,我们可以将一个复杂的函数分解成一系列简单函数的线性组合,从而更容易理解函数的性质和特点。
这种分解可以用于研究函数的连续性、一致收敛性等重要性质。
此外,Lebesgue积分还可以用于证明许多重要的数学定理,如傅里叶级数的收敛性等。
四、Lebesgue积分的应用Lebesgue积分在实际问题中的应用非常广泛。
它可以用于概率论、偏微分方程、调和分析等领域。
可积函数与函数逼近

可积函数与函数逼近一、介绍可积函数可积函数指的是在某个区间上的函数,其面积可以被定义和计算。
在实际应用中,可积函数在数学分析、物理学、经济学等领域中起到重要作用。
可积函数具有一些特殊的性质,例如在Riemann积分中,可积函数的定义是基于划分区间、选取样本点和求和的方法。
二、可积函数的性质1. 可积函数的积分是有界的:对于可积函数f(x),存在一个常数M,使得在定义区间上的积分满足|∫f(x)dx| ≤ M。
2. 可积函数的积分是线性的:对于可积函数f(x)和g(x),以及任意实数a和b,有∫(af(x)+bg(x))dx = a∫f(x)dx + b∫g(x)dx。
3. 可积函数的积分与区间划分无关:对于可积函数f(x)和在某个区间[a,b]上的划分P和Q,如果两个划分的上、下和相等,则∫f(x)dx在两个划分上的积分结果相等。
三、可积函数与函数逼近函数逼近是数学中的一个重要概念,它指的是用一系列函数来逼近一个目标函数。
可积函数在函数逼近中起到关键作用,因为它们具有良好的性质和逼近能力。
1. 泰勒级数逼近泰勒级数逼近是一种常见的近似函数的方法。
对于一个光滑的函数,可以使用泰勒级数展开来逼近目标函数。
泰勒级数逼近的优点是在逼近点附近具有较高的精度,但是在较远离逼近点的位置,逼近效果可能会变差。
2. 傅里叶级数逼近傅里叶级数逼近是一种将函数展开为正弦和余弦函数的线性组合的方法。
它是基于傅里叶级数的理论,可以将任意周期函数逼近为一系列正弦和余弦函数的和。
傅里叶级数逼近的优点是可以逼近周期函数,并且在频域上提供了一种很好的分析工具。
3. 插值逼近插值逼近是一种使用已知数据点来构建逼近函数的方法。
通过将函数逼近为与已知点相等的函数形式,可以在给定数据点上得到一个逼近函数。
插值逼近的优点是可以通过已知数据点精确地逼近目标函数,但是在离数据点较远的位置,逼近效果可能会变差。
四、结论可积函数与函数逼近是数学中重要的概念和工具。
勒贝格可积的充要条件

勒贝格可积的充要条件拉勒贝格可积性是条件函数理论的重要概念,它的充要条件是:不等式条件函数的可积性条件和其他函数函数积分可积性条件,以及该函数的局部可积性条件。
首先,不等式函数的可积性条件。
若一个函数在区间[a,b]内有限次可积,则其可积性条件是:函数f(x)在闭区间[a,b]中任意取n个不同的值x0,x1,x2,...,x(n-1),则必须有f(x0)+f'(x0)(x1-x0)+f'(x1)(x2-x1)+...+f'(x(n-1))(xn-x(n-1))=f(xn)其次,函数函数积分可积性条件。
若在闭区间[a,b]内,存在连续可导函数h(x),函数f(x)受约束f(x)<=h(x),且该约束满足任意取n个不同的值x0,x1,x2,...,x(n-1)时,方程h(x0)*h(x1)*...*h(x(n-1))>=f(x0)*f(x1)*...*f(x(n-1))必须成立,其可积性条件是,对于任意取n个不同的值x0,x1,x2,...,x(n-1),必须有f(x0)*h(x1)*h(x2)*...*h(x(n-1))+f(x1)*h(x0)*h(x2)*...*h(x(n-1))+f(x2)*h(x0)*h(x1)*...*h(x(n-1))+...+f(x(n-1))*h(x0)*h(x1)*...*h(x(n-2))<=h(x0)*h(x1)*...*h(x(n-1))最后,该函数的局部可积性条件,该函数必须具有足够多的可导分量,从而使闭区间[a,b]内函数在某点存在极限。
通过以上三种可积性条件,就可判断函数是否满足拉勒贝格可积的要求。
拉勒贝格可积的一般化理论是积分变换的重要基础,可以广泛应用于科学技术、经济、数学分析等领域。
lebesgue积分的几个充要条件

lebesgue积分的几个充要条件Lebesgue分是一种实用的数学概念,它用于衡量定义在某一特定函数上的极限。
它于1902年由法国数学家H. 依拉克莱(Henri Lebesgue)提出,是现代分析学中最基础而又最重要的定义之一。
它被广泛用于各种不同的数学问题,如求解偏微分方程、研究随机过程、处理信号等等。
Lebesgue分的几个充要条件是:(1)长性:函数的积分和总面积大于等于0,即积分函数f(x),其面积I=∫af(x)dx≥0;(2)均值定理:当f(x)为连续函数时,即积分函数f(x),其面积I=∫af(x)dx既可以计算函数的积分,又可以计算函数的平均值,即有I=∫a[f(x)]dx=f(x)dx/n;(3)许使用分段/离散函数,一般情况下,可以用离散函数替代连续函数来计算积分,即可以用一个小的窗口,以一定的步长来计算离散函数的积分,而不需要使用连续函数;(4)法性质:即函数的积分可以分解为多个积分,并可以结合得到最后的总积分,即有I=∫af(x)dx=∑∫af1(x)dx+∫af2(x)dx+……+∫afn(x)dx;(5)盖定理:函数的积分可以用来表示定义域[a,b]的面积,也可以用来表示图像下面的积分面积,即有I=∫af(x)dx=∫bak(x)dx,其中k(x)为图像下面的函数;(6)换性质:函数积分的顺序是可以换的,即有I=∫af(x)dx=∫bf(b-x)dx;(7)线性性质:函数积分与系数相乘是线性关系,即有I=∫af(x)dx=c∫af(x)dx,其中c∈R。
Lebesgue分有很多种应用,它可以用来测量一个连续函数的极限界限,也可以用来计算多变量的函数的积分。
它也被广泛应用于函数分析、统计信号处理、最优化、概率和复变函数等领域,用来研究复杂的数学结构。
例如,可以用它来计算多元函数的导数、研究随机过程,解决最优化问题,研究复杂的微积分函数结构等等。
虽然Lebesgue分有一些明确的充要条件,但它们在实际应用中也不是绝对的。
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113
∫
b a
f − g dx ≤ ∫
1
( A−U )∪(U − A )
I A − IU dx = m( A −U ) + m(U − A) < ε.
1
■
定理 4 设 f ∈ L(R ). 则对任意 ε > 0, 存在 R 上的一个具有紧支集的阶梯函数 g , 使得
∫
R1
f − g dx < ε .
零. 则 g 是为 R 上的具有紧支集的阶梯函数. 我们得到
∫
R1
f − g dx ≤ ∫
R1
f − ϕ dx + ∫ 1 ϕ − g dx
R k
= m( A) − m( Ak0 ) + ∫ ϕ − g dx < + = ε . −k 2 2
ε
ε
■
下面是两个关于可积函数的逼近性质应用的例子. 例 1 (Riemann-Lebesgue 引理)设 f ∈ L[a, b]. 则
§4.5 Lebesgue 可积函数的逼近
教学目的 本节考虑可积函数的逼近问题. 本节要证明几个关于积分的 逼近定理.主要是关于 Lebesgue 积分的逼近定理. 教学要点 Lebesgue 可积函数可以用比较简单的函数,特别是用连续函数 逼近. 由于连续函数具有较好的性质, 因此 L 可积函数的逼近性质在处理有 些问题时是很有用的.应通过例题和习题掌握这种方法.
n n
上具有紧支集的连续函数 g , 使得
∫
E
f − g dx < ε .
证明 设 f ∈ L( E ). 先设设 f = I A 是特征函数,其中 A ⊂ E 并且 m( A) < +∞. 对任
112
意
ε > 0, 由 §2.3 定 理 6, 存 在 开 集 G 和 有 界 闭 集 F , 使 得 F ⊂ A ⊂ G, 使 得
δ > 0,
使 得 当 x ′, x ′′ ∈ S (0, r ),
d ( x ′, x ′′) < δ 时 , 成 立 f ( x ′) − f ( x ′′) < ε .
记
f t ( x) = f ( x + t ). 于是当 d (0, t ) < δ 时, 我们有
∫
Rn
f t − f dx = ∫
n→∞
lim ∫ f ( x) cos nxdx = 0.
a n→∞
b
(1) (2)
lim ∫ f ( x) sin nxdx = 0.
a
b
证明 先设 f = I (α , β ) , 其中 (α , β ) ⊂ [a, b]. 则
∫
b a
f ( x) cos nxdx = ∫ f ( x) cos nxdx =
Rn
g − f dx
< + + = Nhomakorabea. 3 3 3
ε
ε
ε
小 结 本节证明了几个关于积分的逼近定理.主要是关于 Lebesgue 积分的逼近定理. 本 节的结果表明 Lebesgue 可积函数可以用比较简单的函数,特别是用连续函数逼近. 利用积分 的逼近定理, 可以把一般可积函数的问题转化为比较容易处理的连续函数的问题.例 1 和例 2 说明了可积函数的逼近定理的典型方法. 习 题 习题四, 第 40 题—第 42 题.
∞
任意 ε > 0, 存在 k 0 使得 m( A) − m( Ak0 ) < 在 [− k , k ] 上的阶梯函数 g , 使得
1
ε
2
. 令 ϕ = I Ak0 . 则 ϕ ∈ L[− k , k ]. 由定理 3, 存 2
∫
k
−k
ε ϕ − g dx < . 延拓 g 的定义使得 g 在 [−k , k ]c 上为
∫
f − g dµ < ε .
证明 设 f ∈ L( µ ). 由§3.1 推论 10, 存在一个简单函数列 { f n }, 使得 { f n } 处处收敛 于 f , 并且 f n ≤ f , n ≥ 1. 由于 f 可积 , 因此每个 f n 都可积 . 注意到 f n − f ≤ 2 f 并 且 f n − f → 0 ( n → ∞), 利用控制收敛定理得到
lim ∫ f n − f dµ =0.
n→∞
因此存在一个 n0 , 使得
∫
f n0 − f dµ < ε . 令 g = f n0 即知定理成立.■
n
Lebesgue 积分的逼近 设 E 是 R 中的 L 可测集. 用 L( E ) 表示 E 上的 Lebesgue 可积函 数的全体. 定理 2 设 E 是 R 上的一个 Lebesgue 可测集, f ∈ L( E ). 则对任意 ε > 0, 存在 R
1
证明 设 f ∈ L(R ). 类似于定理 2 的证明, 我们不妨设 f = I A , 其中 m( A) < +∞. 令
Ak = A ∩ [− k , k ], k = 1, 2,
. 则 Ak ↑ 并且 A = ∪ Ak . 于是 lim m( Ak ) = m( A). 因此对 k →∞
k =1
α
β
sin nβ − sin nα → 0, n → ∞. n
于是由积分的线性性知道对每个阶梯函数 f , (1) 式成立 . 现在设 f ∈ L[a, b]. 对任意
b ε ε > 0, 由定理 3, 存在一个阶梯函数 g , 使得 ∫ f − g dx < . 由上面证明的结果, 存在 a
N > 0, 使得当 n > N 时,
∫
b
a
g ( x) cos nxdx <
ε
2
2
. 于是当 n > N 时有
∫
b a
f ( x) cos nxdx ≤
∫
b a b
( f ( x) − g ( x)) cos nxdx + f − g dx + < ε . 2
∫
b a
g ( x) cos nxdx
≤∫
ε
a
114
因此(1)成立. 类似地可以证明(2)成立. ■ 例2 设 f 是R
∫
b a
f − g dx < ε .
证明 设 f ∈ L( E ). 类似于定理 2 的证明, 我们不妨设 f = I A , 其中 A ⊂ [ a, b] 并且
m( A) < +∞. 由 §2.3 例 3, 对任意 ε > 0, 存在开集 U , U 是有限个开区间的并集 , 使得
m(( A − U ) ∪ (U − A)) < ε .. 显然我们可以设 U ⊂ (a, b), 令 g = I U , 则 g 是阶梯函数 .
设给定一个测度空间 ( X , F , µ ),
C 是可积函数类 L( µ ) 的一个子类. 若对任意可积
函数 f ∈ L( µ ) 和 ε > 0, 存在一个 g ∈ C , 使得 中的函数逼近. 一般测度空间上积分的逼近
∫
f − g dµ < ε , 则称可积函数可以用C
定理 1 设 ( X , F , µ ) 是一个测度空间, f ∈ L( µ ). 则对任意 ε > 0, 存在 L( µ ) 中的 简单函数 g , 使得
ε
f − g dx < . 3
ε
由 上 面 所 证 , 存 在 δ > 0,
使得当
∫ ∫
因此(3)成立.■
Rn
f t − gt dx = ∫
Rn
f − g dx < . 3
ε
于是当 d (0, t ) < δ 时, 我们有
Rn
f t − f dx ≤ ∫
Rn
ft − gt dx + ∫
Rn
gt − g dx + ∫
S (0, r )
ft − f dx < ε m( S (0, r )).
n
这表明当 f 是具有紧支集的连续函数时,(3)成立.一般情形, 由定理 2, 存在 R 上的具有紧 支集的连续函数 g , 使得
∫
R
n
d (0, t ) < δ 时,
∫
R
n
gt − g dx < . 由§4.1 例 4, 有 3
115
n
∫
E
I Ai − g i dx <
ε
2k ai
. 令 g = ∑ ai g i , 则 g
i =1
k
是 R 上具有紧支集的连续函数. 我们得到
∫
E
f − g dx = ∫ f − ϕ dx + ∫ ϕ − g dx
E E
< + ∑ ai 2 i=1
ε
k
∫
E
I Ai − gi dx < + = ε . 2 2
n
上的 L 可积函数, 则
lim ∫
t →0
Rn
f ( x + t ) − f ( x) dx = 0.
(3)
证明 先设 f 是具有紧支集的连续函数 . 则存在闭球 S (0, r ), 使得当 x ∉ S (0, r ) 时
f = 0. 由于 f 在 S (0, r ) 上连续, 因此 f 在 S (0, r ) 上一致连续. 因此对任意 ε > 0, 存在
F
= 1, g
B
= 0. 则 g 是 R n 上具有紧支集的连续函数. 注意到 0 ≤ g ( x) ≤ 1,