Lebesgue积分
Lebesgue积分与Lebesgue测度

Lebesgue积分与Lebesgue测度Lebesgue积分是数学分析中的一种积分方法,它是由法国数学家亨利·勒贝格(Henri Lebesgue)在20世纪初提出的。
与传统的黎曼积分相比,Lebesgue积分在理论上更加严密,也更加广泛地适用于各种函数类。
为了介绍Lebesgue积分,首先需要了解Lebesgue测度。
Lebesgue测度是由Lebesgue在衡量集合的大小时提出的一种新的测度方法。
在传统的黎曼积分中,我们通过将函数分解为若干小区间上的近似和来进行积分。
而Lebesgue积分则通过将函数关注的点和其取值联系起来,基于集合的度量来定义积分。
Lebesgue测度的定义从开区间扩展到一般的集合上,通过定义集合的外测度、内测度和可测性来确定集合的Lebesgue测度。
其中,外测度是通过向置换集合中的开区间进行测量所得到的上估计,而内测度则是通过向置换集合的闭区间进行测量所得到的下估计。
如果对于任意给定的正实数ε,可以找到一个开区间覆盖集合,使得这些开区间的总长度与集合的外测度之差小于ε,则称该集合是可测的,且定义其外测度为集合的Lebesgue测度。
Lebesgue积分的定义基于Lebesgue测度,它通过将积分的定义扩展到更广泛的函数类上。
传统的黎曼积分只适用于可积函数,即函数在有限闭区间上有界且有有限个间断点的函数。
而Lebesgue积分则可以对更一般的函数进行积分,包括不可积函数、无界函数和带有无穷间断点的函数。
它的优势在于,在定义和计算上更加简洁和自然。
Lebesgue积分的定义通过将函数的取值和其关注的点联系起来,将函数视为一个整体来进行积分。
对于一个非负的可测函数,Lebesgue积分被定义为函数图像下方的小矩形与x轴之间的面积之和,即以函数图像作为被积函数,Lebesgue测度作为积分定义的测度,进行积分运算。
Lebesgue积分的性质与黎曼积分相类似,包括线性性、有界性、可加性、保序性等。
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。
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。
勒贝格积分的概念

勒贝格积分的概念在数学分析和测度论中,积分是求一个函数在某个区间内的累积量的基本工具。
对于一类较为复杂的函数传统的黎曼积分往往不够应用,这就引出了勒贝格积分的概念。
勒贝格积分由法国数学家亨利·勒贝格(Henri Lébeau)于20世纪初提出,它的重要性不仅在于其理论深度,还由于其广泛的应用。
勒贝格积分的定义勒贝格积分的定义以测度为基础。
首先,需要了解可测函数与测度空间的概念。
测度在实数轴上,我们通常用“长度”来度量某个区间的大小。
例如,区间[a, b]的长度为(b - a)。
这种对长度的度量可以推广到更一般的情况下,即测度。
在更广泛的集合论和分析中,测度是一种赋予集合“大小”的方法。
设(X)为一个集合,若给定一个σ-代数()与一个非负的加法可数可加集函数(),则称((X, , ))为一个测度空间。
在此空间中,测度()为我们提供了一种量化能否对集合进行积分的方法。
可测函数一个函数是可测函数,如果其逆像对所有开集在测度下都可测。
这一性质使得我们可以运用勒贝格测度理论进行分解和重构,使得我们能够对其进行积分操作。
令(f: X )为一个可测函数,并且定义勒贝格积分为:[ _X f d ]这里,(d) 表示对测度()进行积分。
对于Lebesgue积分,我们有一个更直观的在区间上的定义,这与概率论中的期望有些相似。
勒贝格积分与黎曼积分的区别传统黎曼积分是通过将区间分割成更小子区间,然后求每个子区间内对应函数图像下方矩形面积之和实现。
但这种方法对于不连续或具有复杂性质的函数不适用。
相比之下,勒贝格积分则更加灵活,允许我们对包含更多“维度”的未知数进行处理。
通过引入重复应用可测性的理念,勒贝格积分能够处理更多种类的函数和基于不同自变量域的问题。
勒贝格积分的一些重要性质勒贝格积分拥有众多重要性质,使其在数学及其它科学领域内被广泛应用。
线性性质:对于任意常数(a, b)和可积函数(f, g),我们有[ (af + bg) d= a f d+ b g d. ]单调收敛定理:若一列可测非负函数(f_n)满足 (f_n f ,(n )),则 [ f_n df d. ]重复应用:如有一列互不重合且具有有限长度的集合,可以得到如下结果: [ {{n=1}^{} E_n} f d= {n=1}^{} {E_n} f d. ]变化性与限制性:如果(f_n(x))逐点收敛到(f(x)),且(f_n(x))被某个可积函数所界限,则同样可以得到结论: [ _{n } f_n d= f d. ]这些性质提供了工具,使其不仅在纯数学理论中发挥作用,同时也能用于实际计算。
非负简单函数的Lebesgue积分

Lebesgue 积分引 言有100张各种面值的纸币,求总币值. )(x f :]100,0[,)(x f 的值有10种(略去1,2,5分)1.01=y ,2.02=y ,5.03=y ,14=y ,25=y ,56=y ,107=y ,208=y ,509=y ,10010=y . )(x f 在),1[k k -上取kn y ,100,,2,1 =k . 两种方法:(i)从左到右累加=S )]1()[(1001--∑=k k f k k ξk n k y 1001=∑=(按人民币的次序分类)(ii)按币值分类再相加对每一s ,101≤≤s ,把所有取s y 的区间相加.s s y S 101=∑={}的区间长度之和所有取值为s y ⋅如:对⎩⎨⎧=01)(x D 上无理数为上有理数为]1,0[]1,0[x x Riemann 不可积.而对Lebesgue:)(0)(1Ω⋅+⋅m Q m ,即)(Q m 个1加上)(Ωm 个0结果为0.所以0)(10=⎰dx x D .对于前述有限张人民币,取有限个值,相当于简单函数.所以介绍Lebesgue 积分,我们从最简单开始.§3.1非负简单函数的Lebesgue 积分设D 是可测集,{}k E 是有限个或可数个两两不相交的D 的可测子集,使得D E k = ,则{}k E 称为D 的一个分割.(与数学分析一样,只不过此处k E 不一定是区间,是一般集合)设f 是可测集D 上的非负简单函数.此时f 可以表示为)()(1x a x f i E i si λ=∑=其中{}s i i E ≤≤1是D 的一个分割,i a 都是非负实数, 此时f在D 上Lebesgue 积分定义为:⎰D dx x f )()(1i i s i E m a ⋅∑==并且当⎰D dx x f )(∞<时,称f 在 D 上L 可积.(此时,未必D 测度有限,因∞=)(i E m 时,可能......10012......100y s0=i a ).如:Dirichlet 函数就是一个简单函数.以下介绍L 积分的基本性质.定理 3.1.1 设f 和g 是可测集D 上的两个非负简单函数,而且)()(x g x f = a.e.D,则它们在D 上的积分相等.(如:⎩⎨⎧=01)(x D 无理数有理数x x 与0)(≡x f 就是a.e.相等)证明:设)(x f )(1x a iE i Si λ=∑= D x ∈,其中{}S i i E ≤≤1是D 的一个分割,i a 都是非负实数;)(x g )(1x b jF j Tj λ=∑= D x ∈,其中{}T j j F ≤≤1是D 的一个分割,i a 都是非负实数.此时只要j i F E 不是零测集(f 在其上为i a ,g 在其上为j b ),就有j i b a =.这样不管j i F E 是否为零测集,都有)(j i i F E m a ⋅)(j i j F E m b ⋅= 于是⎰Ddx x f )()(1i i S i E m a =∑=)]([11j i Tj i S i F E m a ==∑=)(11j i Tj i S i F E m a ==∑∑=(D F j = ,i F ,j F 两两不交))(11j i i T j Si F E m a ==∑∑=)(11j i j Tj Si F E m b ==∑∑=)(11j i Si j Tj F E m b ==∑∑= )]([11j i Si j Tj F E m b ==∑=)(1j j Tj F m b =∑=⎰=Ddx x g )(可见,L 积分与R 积分的差别是L 积分不计较零测集. 定理3.1.2 设f 和g 都是可测集D 上的非负简单函数. (i)若)()(x g x f ≤ a.e.D 则dx x g dx x f D D ⎰⎰≤)()(; (ii))()(max D m x f fdx D ⋅≤⎰,特别0)(=D m 时, 0=⎰Dfdx ;(iii)若λ和μ是两个非负实数,则⎰+Ddx g f )(μλ⎰⎰+=DDgdx fdx μλ(iv)若A 和B 是D 的两个不相交的可测子集,则⎰B A fdx ⎰⎰+=B A fdx fdx证明:(i)与定理3.1.1证明类似,只需注意当j i F E 不是零测集时j i b a ≤. (ii))(1i i S i DE m a fdx =∑=⎰{})()(max 11i Si S i E m x f ⋅∑≤≤≤={})()(max 1i Si E m x f =∑⋅={})()(max D m x f ⋅=(iii)由于{}T j S i j i F E ≤≤≤≤1,1 是D 的一个分割,并且)()(x g x f μλ+)()(11x b a jiF E j i Tj S i χμλ+∑∑===从而⎰+D dx g f )(μλ)()(11j i j i Tj S i F E m b a ⋅+∑∑===μλ)(11j i i Tj Si F E m a ⋅∑∑===λ)(11j i j Tj S i F E m b ⋅∑∑+==μ)(1i i S i E m a ⋅∑==λ)(1j j Tj F m b ⋅∑+=μ⎰⎰+=DDgdx fdx μλ(iv)⎰BA fdx ))((1B A E m a i i S i =∑=)(1A E m a i i S i =∑=)(1B E m a i i Si =∑+⎰⎰+=BAfdx fdx以上为简单函数的L 积分,若)(x f 只在D 非负可测,?=⎰D f 由前面,有非负简单函数列)()(x f x n ↑ϕ,则⎰⎰∞→=D n n D x f )(lim ϕ.有无问题?若又有)()(x f x n ↑ψ,则⎰⎰∞←=Dn n D x f )(lim ψ.二者等吗? 引理3.1.1 设g 和n f 都是D 上非负简单函数,若满足 (i)对几乎所有D x ∈,{}1)(≥n n x f 单增;(ii))(lim )(0x f x g n n ∞→≤≤ a.e.D 则⎰⎰∞→≤Dn n Dx f gdx )(lim .证明:令{})(),(min )(x f x g x h n n = ,2,1=n ,则)(x h n 是非负简单函数,且{}↑≥1)(n n x h 在D 上几乎处处收敛于)(x g .情形1.∞<)(D m由Egoroff 定理,对任何0>ε,有D 的可测子集1D ,使ε<-)(1D D m ,而且在1D 上,)(x h n 一致收敛于)(x g ,从而有N ,使ε<-)()(x g x h n 1D x ∈∀ N n >∀即 )()()(x f x h x g n n +≤+<εε 1D x ∈∀ N n >∀ 由定理3.1.2⎰⎰⎰+≤+≤111)()(D n d n D f h g εε⎰1D g ⎰+⋅≤1)(1D n h D m ε⎰+⋅≤1)(1D n f D m ε⎰+⋅≤D n f D m )(ε从而⎰1D g ⎰∞→+⋅≤D n n f D m lim )(ε另一方面⎰-1D D g {})()(max 1D D m x g -⋅≤{})(max x g ⋅≤ε这样⎰D g ⎰⎰+=-11D D D g g {}[]⎰∞→++≤Dn n f x g D m lim )(max )(ε 而∞<)(D m ,{})(max x g 也有限,ε任意,所以⎰D g ⎰∞→≤Dn n f lim 情形2.∞=)(D m此时对每一1≥k ,令],[k k D D k -= ,则∞<)(k D m .由已证,有⎰kD gdx ⎰∞→≤kD n n dx f lim ⎰∞→≤D n n dx f lim ………………(*)而⎰kD gdx )(1k j j Tj D F m b ⋅∑== (因)()(1x b x g jF j T j χ⋅∑==,)(1j j Tj D F m b g ⋅∑==⎰) 又D D k ↑,所以()j k j F D F ↑ ,于是⎰∞→kD k g lim ()k j n j Tj D F m b ∞→=⋅∑=lim 1)](lim [1k j n j Tj D F m b ∞→=⋅∑=(单增时,测度和极限符号交换序))(1j j Tj F m b ⋅∑==⎰=Dg(*)式中令∞→k ,得 ⎰⎰∞→≤Dn n D f g lim 定理3.1.3 设{}n f 和{}n g 是可测集D 上两列非负简单函数,而且对几乎所有的D x ∈,{}1)(≥n n x f ,{}1)(≥n n x g 都单增收敛于相同的极限,则⎰∞→D n n dx f lim ⎰∞→=D n n dx g lim 证明:任意固定1≥n ,则对几乎所有的D x ∈,有)(lim )(lim )(0x f x g x g k k k k n ∞→∞→=≤≤ a.e.D 由引理3.1.1⎰⎰∞→≤Dk k D n dx f dx g lim令∞→n (与k 无关) ⎰⎰∞→∞→≤D k k D n n dx f dx g lim lim 类似⎰⎰∞→∞→≥D k k D n n dx f dx g lim lim所以⎰⎰∞→∞→=Dn n D n n g f lim lim。
lebesgue积分的定义

lebesgue积分的定义Lebesgue积分是一种比Riemann积分更加广泛适用的积分方法。
在数学领域,积分是很重要的一个概念,它可以被认为是计算物理中的“面积”。
Lebesgue积分的定义是基于一个新的测度理论来表达,它可以更准确地描述实数轴上的一类函数,包括Riemann积分不能计算的函数。
具体来说,Lebesgue积分是通过将要被积函数划分为“小块”,然后将这些小块合并起来来计算函数的面积。
这些小块是由测度来定义的,测度可以被描述为函数对实数轴的一个“高度评估”。
简单来说,就是一个范围内的函数值被评估为该范围的大小,然后这些评估值加和就是函数的Lebesgue积分。
让我们更深入地了解一下这个定义:设$f(x)$是一个定义在实数轴上的函数,定义在一个长度为$b-a$区间上,用$[a,b]$表示。
$f(x)$的Lebesgue积分是由两部分组成:第一部分是一个非负函数,用$\varphi(x)$表示。
对于任意的$a\leq x\leq b$,$\varphi(x)$都是非负的。
第二部分是函数的符号,表示为$sgn(f)$。
对于任意的$\varphi$,下面的等式都成立:$$\int_{-\infty}^{+\infty}\varphi(x)dx=\sum_{k=-\infty}^{\infty}\varphi(x_k)(x_{k+1}-x_{k})$$其中对于实数$k$,$x_k$是区间$[a,b]$上的分点,必须满足$$a=x_0\leq x_1\leq...\leqx_n=b$$ 而且$x_{k+1}-x_{k}<\delta$,其中$\delta$是一个正数。
Lebesgue积分的定义在很多方面都比Riemann积分更加强大。
例如,它允许有限函数的积分计算更加灵活,这是因为它可以处理任意类型的函数。
此外,Lebesgue积分允许无穷函数进行积分,而Riemann积分只能处理有界函数。
lebesgue积分第二中值定理

lebesgue积分第二中值定理
勒贝格积分第二中值定理是数学分析中的一个重要定理,它是关于勒贝格积分的一种中值性质的表述。
与常见的拉格朗日中值定理不同,勒贝格积分第二中值定理关注的是积分函数在区间上的整体性质,而非单一点的导数值。
具体来说,勒贝格积分第二中值定理可以表述为:如果函数f在闭区间[a,b]上可积,且g是[a,b]上的单调函数,那么存在一个点c∈[a,b],使得∫(a到b)f(x)dg(x) = g(b)f(c) - g(a)f(c)。
这里的∫(a到b)f(x)dg(x)表示f关于g的勒贝格-斯蒂尔杰斯积分。
这个定理的几何意义在于,它表明了一个函数在另一个单调函数的变化下的累积效应,可以通过一个单一的点来刻画。
这一点在许多数学和物理问题中都有着重要的应用,比如求解微分方程、计算面积和体积等。
此外,勒贝格积分第二中值定理的证明也具有一定的技巧性,它通常涉及到积分和微分的基本性质以及一些高级的数学工具,如勒贝格积分的定义和性质、单调函数的性质等。
总之,勒贝格积分第二中值定理是数学分析中一个重要的定理,它揭示了函数在区间上的整体性质,为数学和物理问题的求解提供了有力的工具。
lebesgue积分计算题

lebesgue积分计算题Lebesgue积分是实分析中的一个关键的概念,它是一种扩展了黎曼积分的测度积分,可以更准确的描述非常规函数的积分。
在这篇文章中,我们将介绍Lebesgue积分的定义,包括它的测度基础,积分可测函数和积分的计算方法。
在正式介绍Lebesgue积分之前,我们需要先了解一些测度的基础知识。
一个测度是一个函数,它将一个定义在某个集合上的集合映射到实数上。
测度具有几个基本性质,包括非负性、单调性和可数可加性。
这些性质告诉我们如何将实数分配给集合,并在测量它们时保持合理。
了解了测度的基础知识后,我们可以开始介绍Lebesgue积分的定义。
首先,我们需要定义一个可测函数。
一个可测函数就是一个函数,它使集合上的测度完全明确。
换句话说,如果我们有一个可测函数,我们就可以准确地计算出集合的大小。
现在,我们可以定义Lebesgue积分。
给定一个可测函数f和一个测度空间(X, M, μ),我们可以通过积分来定义f的Lebesgue积分。
具体来说,Lebesgue积分是一个正定积分,在集合X上的测度μ下,它的积分被定义为:∫fdμ = sup{∫gsdμ | s ≤ f ≤ g, s,g是简单函数}其中,简单函数是一个形式为有限和的函数:s=ΣαχE(α)其中,E(α)是可测集合的交集或并集。
通过这种方式定义的Lebesgue积分适用于更广泛的函数类别,包括非连续函数和非绝对收敛函数。
在计算Lebesgue积分时,我们通常使用简单函数的逼近方法。
具体来说,我们首先定义一个适当的简单函数序列{s_n},使得它逐渐收敛于目标函数f。
然后,我们计算{s_n}的积分,并将它的极限设为f的Lebesgue积分。
这种方法通常需要一些技巧和数学技巧,但一旦掌握,我们就可以计算复杂函数的积分。
最后,我们可以简要介绍一些计算Lebesgue积分的示例。
虽然这个主题很复杂,但以下是一些我们可以使用Lebesgue积分计算的函数:1. f(x) = x,a≤x≤b2. f(x) = sinx,0≤x≤π3. f(x) = 1/x,1≤x≤∞这些例子可以帮助我们了解如何使用Lebesgue积分计算各种函数的积分。
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设 Mi, mi (i = 1,2,⋅ ⋅ ⋅, n) 分别是 f (x)
[ ] 于 xi−1, xi 上的上确界与下确界,令
f ( x) 是定义于测度有限集 E 上的有界函
{ } 数,对 E 的任一分割 D = Ei ,令 Bi 与
分的关系化为 R 积分进行。
(二) L 积分有关“绝对值”的性质
学习 L 积分的性质,除了掌握与 R 积分相似的初等性质外,更要注
意掌握 L 积分特性,例如三个有关“绝对值”的性质:
⑴ L 积分的绝对连续性:
f
(x)
于
E
可积,任一可测集
A
⊂
E
,有
lim
mA→0
∫A
f
( x)dx
=
0
。
或任一 ε > 0 ,存在δ > 0 ,当 mA < δ ,有 ∫A f (x)dx < ε 。
对比 项目
R 积分
[ ] 在 a , b 上任取 n-1 个点:
a=x0 <x1<x2 <⋅⋅⋅<xn−1<xn =b
[ ] 把 a , b 分成 n 个小区间: Δxi [= xi−1, xi] (i =1,2,⋅⋅⋅n)
[ ] 积分 则所有分点构成 a , b 的一个分割 T,
域
小区间长度记为: Δxi = xi−1, xi−1 ,
简单函数 → 非负可测函数 → 一般可测函数
2、 L 积分的三个有关绝对值概念的内涵、意义: L 积分的绝对连续性、绝对可积性、变上限积分的绝对连续性
3、 可测函数列的 L 控制收敛定理的意义与作用:是 L 积分理论中 最重要的结论之一,由简明条件所提供的积分与极限交换次序的 充分条件有广泛应用。
4、 L 积分与 R 积分的联系,用测度理论彻底解答 R 可积性问题: R 可积的充分必要条件是不可测集为零测集。
称 F 为 f 的原函数。
任意可积函数都有绝对连续的原函数。
L 积分下,微积分基本定理仅仅对于绝对连续的原函数成立。
(三) L-积分序列的极限定理
在 R 积分中,一致收敛的极限函数性质:
⑴若 1°每一 fn (x) 于 I 连续;
2° fn (x) 一致收敛于 f (x) ;
则①
f
(x) 于
I
连续,且 lim n→∞
数。 L 积分
1.任意分割 D 、 D' ,有 s(D. f ) ≤ S(D. f ) 。 2. D' 比 D 细密,有 s(D) ≤ s(D') ≤ S(D') ≤ S(D)
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3. m = inf {f }, M = sup{f }
[a , b ]
[a , b ]
[ ] 对 a , b 的,任意分割 T,有
对比 项目
R 积分
大 1.任意分割 T 、 T ' ,有 和 s(T ) ≤ S (T ) (小和总不超过大和) 数 2. T ' 比 T 细密,有 与 s(T ) ≤ s(T ') ≤ S(T ') ≤ S(T )
小 (分割细密,小和不减,大和不增。)
和
数
的
主
要
性
质
分别称为 f ( x) 关于分割 D 的大和数和小和
(点
{ } 集) 记 T =maxΔxi 称为分割 T 的纯度或模。 1≤i≤n
的分
割
L 积分
设 E ⊂ Rn 是一个非空可测集,如果
n
E = U Ei ,其中各 Ei 为互不相交的非空 i=1
{ } 可测集,则称有限集 D = Ei 是 E 的一个
{ } 可测分割。设 D' = En' 是 E 的另一分割
第五章 Lebesgue 积分
本章是实变函数的中心内容,Lebesgue 积分称为勒贝格积分或 L 积 分。
一、内容结构
L 积分是在 L 测度论基础上讨论的积分,建立 L 积分的方法有 多种,更普遍地采用“非负简单函数→ 非负可测函数→ 一般可测函 数”这种由特殊到一般的递进方式,或“有界可测函数→ 有界集上无 界函数积分→ 一般可测函数的积分”的步骤建立 L 积分,并讨论 L 积分的初等性质。对积分序列的极限学习 L 积分的三大定理:勒维定 理、法都定理与勒贝格定理,这是 L 积分的中心结果。我们还要学习 L 积分意义下重积分交换次序的富比尼定理。建立了 L 积分后,把 R 积分与 L 积分进行比较,找出它们之间的区别、联系,用 L 测度的知 识完整地解答 R 可积的本质。由微分与积分的讨论,在 L—积分中推 广微积分基本定理。
m(b − a) ≤ s(T ) ≤ S(T ) ≤ M ⋅ (b − a)
3. b = inf {f }, B = sup{f }
E
E
对 D 的任意分割 D,有
b ⋅ mE ≤ s(D) ≤ S(D) ≤ B ⋅ mE
R 上积分:(大和的下确界)
∫ ab
f (x)dx = inf S(T , f ) T
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收敛定理是 L 积分的重要结论;L 积分的绝对连续性是 L 积分的重要特 征,很多问题的证明用此性质;可测函数可以用连续函数平均逼近、零 测度集不影响函数的可积性及积分值等等是很有用的结论。对于 L 积分 性质的学习,要注意分清哪些只需积分有意义就成立,哪些必须函数可 积才成立。
3、函数列积分的极限定理理论上很重要,是全章的重点之一。注意 掌握几个定理各自的特点、条件、结论和相互联系,会用于解决问题。
虑有界集上无界可测函数积分、一般可测函数的积分,这种定义的优点
是刚接触 L—积分的概念较自然,容易接受;而不足也是因为与 R 积分
类比引入 L-积分,过于套用 R 积分的模式,掩盖了 L 积分特有的思想、
方法及优点,在理论上未能达到应用的简洁。
更多的实变函数教材中采用以简单函数的线性表示 L 积分为起点, 通过“三步”模式转为一般可测函数的 L 积分定义,具有简捷性,方法 特点有启发性,在现代数学中已被普遍接受。最大优点在于,由此定义
积分的绝对连续性是 L-积分的重要特征,在连续函数平均逼近定理、 可测函数列控制收敛定理、L 积分中牛顿—莱布尼兹公式的推广应用等 很多重要定理的证明中都用到此性质。
⑵ L 积分的绝对可积性:
f (x) L 可积的充分必要条件为 f (x) L 可积。
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由此,对于 L 积分可积亦绝对可积。这一特性与 R 积分有所不同。
方法定义 L 积分,将 R 积分中的定积分、重积分、常义积分、广义积分 熔为一个整体,从高度的抽象中达到了高度的统一。
L-积分“三步”转化的主要思想如下。
L-积分研究的是可测函数的积分,根据可测函数的特性转化过程是:
①一般可测函数 f (x) ;
② f (x) 用非负可测函数表示: f (x) = f + (x) − f − (x)
有关问题。
勒维定理与法都定理,对 {f n }的不同条件而给出结论。
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三、专题选讲
(一)L 积分的概念 1、定义引入的两种方式 ⑴积分和的定义方式——与 R 积分比较,采用确界式逐步引入定义。
第一步:积分点集 E 测度有限: mE < ∞ ; 被积可测函数 f (x) 有界: m < f (x) < M 。
② F(x)于 E 可积,且 f n (x) ≤ F (x) ;a、e 于 E, ③ fn (x) ⇒ f (x) . 则 f (x) 于 E 可积,且
lim
n→∞
∫E
fn (x)dx = ∫E
lim
n→∞
fn
( x)dx
L-控制收敛定理是实变函数论的精华结论之一,它对于极限与积分
交换顺序的解决比 R 积分简单多了。由此可进一步解决“参变积分”的
上积
R 下积分:(小和的上确界)
分与
下积
∫ab f (x)dx = sup s(T , f )
T
分的 有: ∫ab f (x)dx ≥ ∫ab f (x)dx
定义
L
上
积
分
:
__
∫E
f (x)dx = inf S(D, f ) D
L
下
积
分
:
∫E f (x)dx = sup s(T , f ) D
有: ∫E f (x)dx ≥ ∫E f (x)dx
积分 若 ∫ab f (x)dx = ∫ab f (x)dx ,
若 ∫E f (x)dx = ∫E f (x)dx , 称
定义
[ ] 称 f (x) 于 a , b R 可 积 , 记 为 : f (x) 于 EL 可 积 , 记 为 :
∫ab f (x)dx =∫ab fdx = ∫ab f (x)dx
[ ] a , b 积分区域, f (x) 是被积函数。
若 f (x) 于 [a ,b]L 可积,则
x
F (x) = ∫a f (t)dt + c
在 [a ,b]上是绝对连续的。 由此性质,我们进而研究 [a , b]上的勒贝格不定积分;
x
∫a f (t)dt + c
在什么条件下 L 积分意义下的微积分基本定理成立。
对于 L [a ,b]上的可积函数 f (x) ,只要 F '(x) = f (x) ,a.e 于 [a ,b],
n→∞
ϕ
n
(
x)
=
f
(x) 。
定义
L
积分:
∫E
f
(x)
=
lim
n→∞