预测度还原
命题:从预测度出发做 Carathéodory,原代数上的值不变
- 命题
- 依赖深度 layer 17
- 分析学
- 测度的构造
prop.caratheodory-extension · 命题 · Carathéodory · 扩张
又称预测度还原
陈述
设 是代数, 是 上的预测度, 是由 诱导的外测度(按上一条命题,取 、)。则
- 中每个集合都是 -可测的,因此
( 是全体 -可测集),于是 是 在 代数 上的扩张。
说明
这就是「预测度 外测度 测度」三步走的收官:预测度在 代数的扩张上被完整还原。
1 的两个方向: 是直接的( 自己被 覆盖);反向要用 的可数可加性。
2 是技术核心,要在 上验证 Carathéodory 的可切性条件。
不仅 本身,连它做可数并、可数交(以及反复做)得到的 、、、 里的集合也都 -可测 —— 因为 是 代数,对这些操作封闭。
它指向谁(出边)
推出 1
-
扩张的最大性与 σ-有限唯一性
沿用上一条的记号,设 是 上另一个扩张 的测度。
① 。 设 , 是 的覆盖。由 的次可加性与 ,
对所有这样的覆盖取下确界,右边给出 。故 。
② 时取等。 此时 有限(因为 )—— 但要注意 只在一侧,所以直接两边各取补集: 可测意味着对任意 有 ,取 得 ,这一步要求 才好逐项比较。一般情形下改用 中 有限的集合 作近似(见下)。
③ 有限时唯一。 取 有限的可测集 (有限的定义)。对每个 ,用 ② 的论证于 上得 ;令 ,两侧分别用下连续性( 与 都是测度)得到 。
故 有限时 ,扩张唯一。∎
⚠ ② 里 的等号之所以能成立,用的是「在有限测度的集合上 也是测度」这一点。 上会出现无穷值,所以只能逐块比较 —— 这正是 有限必不可少的原因。
谁指向它(入边)
推出 1
-
Carathéodory + 预测度 原代数上的值不变
设 是代数, 是 上的预测度, 是由 诱导的外测度, 是全体 -可测集。
① 。 取 ,则 是一个(只含一层的)覆盖,故
② 。 设 是 的覆盖。令 ,则 两两不交且 、。于是
(第一个等号用 是那些不交集合之并;第二个用 可数可加;不等号用单调性。)对所有覆盖取下确界得 (A)。
③ 。 设 ,,要证 。给定 ,取 中 覆盖 使
由 ②,;又 是代数, 与 都在 中且不交、并为 ,于是
令 即得。所以 ;而 是 代数(Carathéodory),故 。∎
参考
- Halmos, Measure Theory, §12
- Folland, Real Analysis, Theorem 1.14
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