ルベーグ積分

本ポストは測度論的確率論に関する個人的な定義・定理のまとめ(ゼミならおそらく暗唱しなければならない事項.ただし厳密性は重視しない.). 主に、吉田洋一先生の「ルベグ積分入門」( [1])を参考にして作成されている. [2]_をもとにしたpdfのテキスト( [3])があるので、そちらも適宜参考にしたい.

また,途中に確率論の定義を伊藤清先生の確率論をもとに入れる予定 [4]. 最後に、私自身の解釈も含まれているためことを注意されたい(後にアップデートされる).

1. 外測度、ルベーグ測度

1.1 外測度 (Outer measure)

\[m^{\ast}(A)\]

まずは一次元の測度を議論する.

外測度は次の5つの条件を満たすように定義する(P. 83),

\[\begin{equation} 0 \leq m^{\ast}(A) \leq +\infty \label{eq:11}\tag{C1} \end{equation}\]
\[\begin{equation} A \subseteq B \text{ならば} m^{\ast}(A) \leqq m^{\ast}(B) \label{eq:12}\tag{C2} \end{equation}\]
\[\begin{equation} m^{\ast}\left(\bigcup_{i=1}^{\infty} A_{i}\right) \leq \sum_{i=1}^{\infty} m^{\ast}\left(A_{i}\right) \label{eq:13}\tag{C3} \end{equation}\]
\[\begin{equation} m^{\ast}([a,b)) = b-a \label{eq:14}\tag{C4} \end{equation}\]
\[\begin{equation} \text{点集合AとBが合同ならば} m^{\ast}(A) = m^{\ast}(B) \label{eq:15}\tag{C5} \end{equation}\]

注意点として,Eq.

\[\eqref{eq:13}\]

で直和であることを要求しないことがある. 「なるべく広い範囲の点集合」を考えたい.

ここで,外測度を次のように定義すると上記5つの条件が満たせる.

半開区間の列,

\[\left \{ I_{1},... I_{n},... \right\}\]

に対して,

\[\begin{equation} m^{\ast}(A):=\inf \left\{ \sum_{n=1}^{\infty} \left|I_{n}\right| : A \subseteq \bigcup_{n=1}^{\infty} I_{n} \right \} \label{eq:16}\tag{1.1} \end{equation}\]

1.2. 可測集合 (P.96)

Aを決まった点集合とする.

\[B \subseteq A\]

および

\[B' \subseteq A^{c}\]

であればいつでも,

\[\begin{equation} m^{\ast}(B \cup B') = m^{\ast}(B) + m^{\ast}(B') \label{eq:17}\tag{1.2} \end{equation}\]

が成立するとき,

\[A\]

はルベグ可測であるという.

同値な条件として,

\[X\]

を任意の点集合とする時,

\[A\]

が可測であることは,

\[\begin{equation} m^{\ast}(B)=m^{\ast}(B \cap A)+m^{\ast}\left(B \cap A^{c}\right) \label{eq:18}\tag{1.3} \end{equation}\]

が成立することである. (Eq.

\[\eqref{eq:18}\]

\[B=X\cap A, B'= X\cap A^{c}\]

とおく)

可測集合の例を残しておく

1.2.1 可測集合族

\[\begin{equation} \phi \in \mathcal{M} \label{eq:121}\tag{M1} \end{equation}\]
\[\begin{equation} A \in \mathcal{M} \Longrightarrow A^{c} \in \mathcal{M} \label{eq:122}\tag{M2} \end{equation}\]
\[\begin{equation} A_{n} \in \mathcal{M} \text{ } (n=1,2,...) \text{ならば,} \bigcup_{i=1}^{\infty} A_{i} \in \mathcal{M} \label{eq:123}\tag{M3} \end{equation}\]

可測集合に限らない時,一般に加法的集合族と呼ぶ.

\[\begin{equation} G\text{が開集合ならば,} G \in \mathcal{M} \label{eq:124}\tag{M4} \end{equation}\]

さらに可測集合の場合は次が成り立つ.

例.ボレル集合族

\[\eqref{eq:121}, \eqref{eq:122},\eqref{eq:123},\eqref{eq:124}\]

を満たすあらゆる集合を考え,その交わり(=“最小”のもの)をとった集合族

\[\mathcal{B}\]

1.3. ルベグ測度

\[A\]

が可測であるとき,

\[\begin{equation} m(A) = m^{\ast}(A) \end{equation}\]

このとき,

\[m(A)\]

\[A\]

のルベグ測度と呼ぶ.

\[m(A)\]

は次の条件を満たす.

\[\begin{equation} 0 \leq m(A) \leq +\infty \label{eq:131}\tag{L1} \end{equation}\]
\[\begin{equation} m\left(\bigcup_{i=1}^{\infty} A_{i}\right) \leq \sum_{i=1}^{\infty} m\left(A_{i}\right) \label{eq:132}\tag{L2} \end{equation}\]
\[\begin{equation} m([a,b)) = b-a \label{eq:133}\tag{L3} \end{equation}\]
\[\begin{equation} \text{点集合AとBが合同ならば} m(A) = m(B) \label{eq:134}\tag{L4} \end{equation}\]

外測度が満たすEq.

\[\eqref{eq:12}\]

について記述がない.

2. 可測関数

2.1. 可測関数と連続関数との関連性

\[f\]

が可測集合

\[A\]

を定義域とする関数のとき,どの実数

\[c\]

に対しても,

\[\begin{equation} A(f(x) > c) = \{ x | x \in A, f(x) > c \} \end{equation}\]

が可測であるとき**

\[f\]

\[A\]

で可測な関数**.

2.2. 確率論の準備

この段階でいくつか確率論の準備ができる. * 確率測度

  • 確率変数の定義

    \[(\Omega,\mathcal{A},P)\]

    を確率空間として 扱いづらい可測空間から扱いやすい可測空間への写像

  • 確率分布の定義

3. ルベグ積分

正値単関数で定理を各種導出し,それらをもとに,正値関数の定理を導出する(正値関数が導出できれば,一般の関数についても導出可能).

\[\begin{equation} A=A_{1} \cup A_{2} \cup \cdots \cup A_{k} (i \neq j \text{ then}, A_{i} \cap A_{j}=\varnothing ) \end{equation}\]
\[\begin{equation} a_{i}=\inf \left\{f(x) | x \in A_{i}\right\} \quad(i=1,2, \cdots, k) \end{equation}\]
\[\begin{equation} \mathrm{s}=a_{1} m\left(A_{1}\right)+a_{2} m\left(A_{2}\right)+\cdots+a_{k} m\left(A_{k}\right) \end{equation}\]
\[\mathcal{s}\]

\[f\]

\[A\]

における近似和と呼ぶ.

\[A\]

のあらゆる分割

\[\left\{A_{1}, A_{2}, \cdots, A_{k}\right\}\]

について近似和をつくる. これらの集合を

\[\langle \mathcal{s} \rangle\]

と表す.

ここでルベーグ積分の定義は,

\[\begin{equation} \int_{A} f(x) d x=\sup \langle \mathcal{s}\rangle \end{equation}\]

である.

3.x 単調収束定理

3.2 Fatouの定理 (P. 168)

\[\begin{equation} \int_{A} \displaystyle \varliminf_{n} f_{n} (x) dx \leqq \displaystyle \varliminf_{n} \int_{A} f_{n}(x) dx \end{equation}\]

3.3 Lebesgue の項別積分定理

3.y ルベグ積分とリーマン積分との関係

どういった状況で積分可能か?の例

4. 測度空間、ルベーグ=スティルチェス積分

Black-Scholes post