Prostor s mírou

Prostor s mírou je neprázdná množina, ve které chceme měřit délky, obsahy, objemy, případně kvantity, s mírou, jakožto funkcí, která jejím podmnožinám přiřazuje jejich „velikost“. Prostory s mírou jsou základním předmětem zájmu teorie míry, což je odvětví matematiky, které se zabývá zobecněním pojmu objemu.

Na teorii míry je vystavěna moderní[Pozn 1] teorie integrálu a využívá ji i jeden ze dvou hlavních přístupů k teorii pravděpodobnosti vycházející z pojmu pravděpodobnostní prostor, což je prostor s mírou, která výsledkům náhodného pokusu přiřazuje jejich pravděpodobnosti.

Požadavek na měřitelnost všech podmnožin libovolné množiny X {\displaystyle X} může vést[Pozn 2] k Banachově-Tarského paradoxu[1], proto se používá složitější definice, v níž není vyžadováno, aby všechny podmnožiny X {\displaystyle X} byly měřitelné. Podle této definice je prostor s mírou tvořen třemi složkami:

  • množinou X {\displaystyle X} , jejíž části chceme měřit,
  • souborem všech měřitelných podmnožin množiny X {\displaystyle X} ,
  • funkcí přiřazující každé měřitelné množině její „velikost“ – nějakou nezápornou hodnotu, která může být i nekonečná.

Definice

Prostor s mírou je uspořádaná trojice ( X , A , μ ) {\displaystyle (X,{\mathcal {A}},\mu )} , kde[2][3]

  • X {\displaystyle X} je neprázdná množina,
  • A {\displaystyle {\mathcal {A}}} je σ {\displaystyle \sigma } -algebra na množině X {\displaystyle X} ,
  • μ {\displaystyle \mu } je míra na ( X , A ) {\displaystyle (X,{\mathcal {A}})} .

Jednoduše lze říci, že prostor s mírou je měřitelný prostor s mírou na ( X , A ) {\displaystyle (X,{\mathcal {A}})} .

Příklad

Uvažujme množinu X = { 0 , 1 } {\displaystyle X=\{0,1\}} . Na konečných množinách bývá σ {\textstyle \sigma } -algebra obvykle celá potenční množina značená P ( ) {\textstyle {\mathcal {P}}(\cdot )} . Nechť

A = P ( X ) {\displaystyle {\mathcal {A}}={\mathcal {P}}(X)} ,

pak lze potenční množinu vypsat výčtem prvků:

P ( X ) = { , { 0 } , { 1 } , { 0 , 1 } } {\displaystyle {\mathcal {P}}(X)=\{\emptyset ,\{0\},\{1\},\{0,1\}\}}

a míru μ {\textstyle \mu } definujeme jako:

μ ( { 0 } ) = μ ( { 1 } ) = 1 2 {\displaystyle \mu (\{0\})=\mu (\{1\})={\frac {1}{2}}} ,

takže μ ( X ) = 1 {\textstyle \mu (X)=1} (díky aditivitě míry) a μ ( ) = 0 {\textstyle \mu (\emptyset )=0} (z definice míry).

Tím dostaneme prostor s mírou ( X , P ( X ) , μ ) {\textstyle (X,{\mathcal {P}}(X),\mu )} . Tento prostor je pravděpodobnostním prostorem, protože μ ( X ) = 1 {\textstyle \mu (X)=1} . Míra μ {\textstyle \mu } odpovídá alternativnímu (Bernoulliho) rozdělení s p = 1 2 , {\textstyle p={\frac {1}{2}},} které se používá například jako model házení poctivou mincí.

Prostory s mírou

  • Konečně měřitelné prostory jsou prostory vybavené konečnou mírou.
  • Pravděpodobnostní prostory jsou konečně měřitelné prostory vybavené pravděpodobnostní mírou, tj. mírou, která množině X {\displaystyle X} přiřazuje míru 1 {\displaystyle 1} .
  • σ {\displaystyle \sigma } -konečně měřitelné prostory jsou prostory, jejichž míra je σ {\displaystyle \sigma } -konečná.[4]
  • Úplně měřitelné prostory jsou prostory vybavené úplnou mírou.[5]

Odkazy

Poznámky

  1. „Moderní“ v tomto případě znamená vytvořená na začátku 20. století.
  2. Pokud předpokládáme platnost axiomu výběru.

Reference

V tomto článku byl použit překlad textu z článku Measure space na anglické Wikipedii.

  1. TAO, Terence. An introduction to measure theory. Los Angeles: [s.n.], 2011. 267 s. Dostupné v archivu pořízeném dne 2015-05-26. S. 3. (anglicky)  Archivováno 26. 5. 2015 na Wayback Machine.
  2. KOSOROK, Michael R. Introduction to Empirical Processes and Semiparametric Inference. New York: Springer, 2008. ISBN 978-0-387-74977-8. S. 83. (anglicky) 
  3. KLENKE, Achim. Probability Theory. Berlin: Springer, 2008. Dostupné online. ISBN 978-1-84800-047-6. DOI 10.1007/978-1-84800-048-3. S. 18. (anglicky) 
  4. ANOSOV, D.V. Encyclopedia of Mathematics [online]. EMS Press, 2010 [cit. 2020-12-14]. Kapitola Measure space. Dostupné online. (anglicky) 
  5. KLENKE, Achim. Probability Theory. Berlin: Springer, 2008. Dostupné online. ISBN 978-1-84800-047-6. DOI 10.1007/978-1-84800-048-3. S. 33. (anglicky) 

Související články