Sari la conținut

Spațiu măsurabil

De la Wikipedia, enciclopedia liberă
Nu confundați cu Spațiu cu măsură.

În matematică, un spațiu măsurabil sau spațiu Borel[1] este un obiect de bază în teoria măsurii. Este format dintr-o mulțime și o σ-algebră, care definește submulțimile ce vor fi măsurate.

Captează și generalizează noțiuni intuitive precum lungimea, aria și volumul cu o mulțime de „puncte” în spațiu, însă regiunile spațiului sunt elementele σ-algebrei, deoarece măsurile intuitive nu sunt de obicei definite pentru puncte. Algebra surprinde, de asemenea, relațiile care ar putea fi așteptate de la regiuni: că o regiune poate fi definită ca o intersecție a altor regiuni, o reuniune a altor regiuni, sau spațiul cu excepția unei alte regiuni.

Se consideră o mulțime și o σ-algebră pe Atunci perechea se numește spațiu măsurabil.[2]

De remarcat că, spre deosebire de un spațiu cu măsură, nu este necesară nicio măsură pentru un spațiu măsurabil.

Fie mulțimea O posibilă -algebră ar fi: Atunci este un spațiu măsurabil. O altă -algebră posibilă ar fi mulțimea părților lui : Cu aceasta, un al doilea spațiu măsurabil pe mulțimea este dat de

Spații măsurabile uzuale

[modificare | modificare sursă]

Dacă este mulțime finită sau infinit numărabilă, -algebra este cel mai adesea mulțimea părților lui deci Aceasta conduce la spațiul măsurabil

Dacă este un spațiu topologic, -algebra este cel mai adesea -algebra Borel deci Aceasta conduce la spațiul măsurabil care este comun pentru toate spațiile topologice, cum ar fi numerele reale

Ambiguitate cu spațiile Borel

[modificare | modificare sursă]

Termenul de spațiu Borel este folosit pentru diferite tipuri de spații măsurabile. Se poate referi la

  • orice spațiu măsurabil, deci este un sinonim pentru un spațiu măsurabil așa cum este definit mai sus[1]
  • un spațiu măsurabil care este Borel izomorf cu o submulțime măsurabilă a numerelor reale (din nou cu -algebra Borel)[3]
  1. ^ a b Sazonov, V.V. (), „Measurable space”, În Hazewinkel, Michiel, Encyclopaedia of Mathematics, Kluwer Academic Publishers, ISBN 978-1556080104 
  2. ^ Klenke, Achim (). Probability Theory. Berlin: Springer. p. 18. doi:10.1007/978-1-84800-048-3. ISBN 978-1-84800-047-6. 
  3. ^ Kallenberg, Olav (). Random Measures, Theory and Applications. Probability Theory and Stochastic Modelling. 77. Switzerland: Springer. p. 15. doi:10.1007/978-3-319-41598-7. ISBN 978-3-319-41596-3.