Lebesgue Integration with General Measure
이전 글들에서 르벡 측도를 이용해 정의한 르벡적분과 앞으로 살펴볼 일반측도 μ를 이용해 정의하는 르벡적분은 크게 다르지 않다. 르벡측도를 이용한 르벡적분은 μ=m 의 특수한 경우이지만 대부분의 중요한 정리들은 그대로 성립한다.
르벡적분의 정의
이전에 살펴본 단순함수근사로부터 양함수 f:X→[0,∞) 로 수렴하는 단순함수 S:X→[0,∞) 의 열이 존재하므로 르벡적분을 다음과 같이 정의할 수 있다.
Measure space (X,X,μ) 에서 정의되는 단순함수 s=∑inciIAi 에 대한 르벡적분은
∫Esdμ=i=1∑nciμ(Ai∩E)
으로 정의되며(단, E∈X ),
함수 f에 대한 르벡적분은
∫Efdμ=0≤s≤fsup∫Esdμ
으로 정의된다.
✅르벡측도 m을 이용해 정의한 르벡적분과 동일한 형태이다.
이때 측도가 다양한 형태로 주어질 수 있으므로, 다양한 측도에 대해 생각해보자.
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만약 counting measure c 가 주어지는 측도공간 (X,2X,c) 에서 E⊂X를 잡으면 르벡적분은
∫Efdc=x∈E∑f(x)
로 주어진다. 이떄 counting measure은 X의 모든 부분집합들에 대해 동일한 mass를 주는 측도이므로, counting measure space에서 정의되는 함수는 수열series이고, 르벡적분은 수열의 합으로 주어진다.
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확률공간 (X,X,P) 에서의 함수는 distribution function이므로 적분값은 확률변수의 기댓값으로 주어진다.
또한, 일반측도로 주어진 르벡적분 역시 적분의 Linearity를 만족한다.
양함수가 아닌 함수 f에 대해서는 르벡적분가능성(initegrability)을 L1(μ) 에 속하는 것으로 정의한다. 즉,
∫X∣f∣dμ<∞
인 경우 f가 적분가능하다고 하며 (f∈L1(μ))적분값은
∫Efdμ=∫Ef+dμ−∫Ef−dμ
로 정의한다(르벡측도에서 살펴본 것과 동일하다).
리만적분의 경우 측도공간 (R,B(R),m) 에서 정의되는 르벡적분
∫abf(x)dx=∫[a,b]fdm
으로 정의된다.
르벡적분의 수렴정리
르벡측도를 이용해 살펴보았던 Fatou's lemma, MCT, LDCT 등 역시 general measure space에서도 성립한다. 여기서는 LDCT만 다시 살펴보도록 하자.
LDCT르벡지배수렴정리
가측함수열 {fn:n∈N} 에 대해 극한 limnfn(x)이 모든 점 x∈X에서 존재하고 이를 지배하는dominate 함수(envelope 라고 한다) g∈L1(μ) 가 존재한다고 하자. 그러면 f∈L1(μ)이며
nlim∫X∣fn−f∣dμ=0(1)
이 성립한다. 이때 ∣∫f∣≤∫∣f∣ 이므로
nlim∫Xfndμ=∫Xfdμ(2)
도 성립한다.(✅ 이때 1번 식이 2번보다 강력한 식임을 잊지말자! )
간단한 예제를 보면
∀f∈L1(R) 에 대해
n→∞lim∫−∞∞cos(nx)f(x)dx=∫Rf(x)dx
임이 성립함을 보여라.
위와 같은 문제에서 LDCT를 이용하기 위해서는이 적분함수의 L1 envelope을 찾아내는 것이 필요하다. 위 문제에서는 ∣cos(x/n)f(x)∣≤∣f(x)∣ 가 성립하고, f가 L1 공간의 원소이므로 LDCT를 사용해 쉽게 보일 수 있다.
Lp공간에 대한 정리
엘피공간에 대해 살펴보았던 횔더/민코우스키 부등식 역시 그대로 성립하는 것을 보일 수 있다. 요약한다면 다음과 같다.
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Lp 공간은 벡터공간이다 : 민코우스키 부등식에 의해 벡터공간의 요건인 삼각부등식이 성립한다.
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Lp 공간은 완비공간이다 : Riesz-Fischer 정리 참고
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Lp 공간은 Banach Space이다 :
∥f∥p=(∫X∣f∣pdμ)1/p
으로 정의하고, p=∞ 인 경우는
∥f∥∞=inf{α∈R:μ(f−1(α,∞])=0}
으로 정의된다.
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(p=q=2 인 경우) L2 공간은 Hilbert Space이다. 즉, 다음과 같은 내적
⟨f,g⟩=∫Xf⋅gdμ
이 정의된다.