测度具有单调性 ,如果集合 A是集合B的子集 ,那么集合A的测度小于或等于集合B的测度。此外空集 的测度为0。例如体积(物体所占据的空间的大小)就是一种测度。 在数学 中,测度 是一種將几何空間 的度量 (长度 、面积 、体积 )和其他常见概念(如大小 、质量 和事件 的概率 )廣義化 後產生的概念。传统的黎曼积分 是在区间 上进行的,為了把积分推广到更一般的集合上,人們就发展出测度的概念。一个特别重要的例子是勒贝格测度 ,它從 n {\displaystyle n} 维欧式空间 R n {\displaystyle {\mathbb {R} }^{n}} 出發,概括了傳統长度、面积和体积等等的概念。
研究測度的學問被統稱為测度论 ,因為指定的數值通常是非負实数 ,所以测度论通常會被視為实分析 的一个分支,它在数学分析 和概率论 有重要的地位。
定義 — ( X , Σ ) {\displaystyle (X,\,\Sigma )} 為可测空间 ,函数 μ : Σ → [ 0 , ∞ ) {\displaystyle \mu :\Sigma \to [0,\,\infty )} 若满足:
μ ( ∅ ) = 0 {\displaystyle \mu (\varnothing )=0} (空集合的测度为零) 可数可加性 ( σ {\displaystyle \sigma } -可加性): 若集合序列 { E n ∈ Σ } n ∈ N {\displaystyle \{E_{n}\in \Sigma \}_{n\in \mathbb {N} }} 對所有不相等正整數 i ≠ j {\displaystyle i\neq j} 都有 E i ∩ E j = ∅ {\displaystyle E_{i}\cap E_{j}=\varnothing } ,則 μ ( ⋃ n ∈ N E n ) = ∑ n = 1 ∞ μ ( E n ) {\displaystyle \mu \left(\bigcup _{n\in \mathbb {N} }E_{n}\right)=\sum _{n=1}^{\infty }\mu (E_{n})} 。 那 μ {\displaystyle \mu } 被稱為定義在 Σ {\displaystyle \Sigma } 上的一個非負測度 ,或簡稱為測度 。為了敘述簡便起見,也可稱 ( X , Σ , μ ) {\displaystyle (X,\,\Sigma ,\,\mu )} 为一测度空间 。
直觀上,測度是「體積」的推廣;因為空集合的「體積」當然為零,而且互相獨立的一群(可數個)物體,總「體積」當然要是所有物體「體積」直接加總(的極限)。而要定義「體積」,必須先要決定怎樣的一群子集合,是「可以測量的」,詳細請見σ -代數 。
如果將 μ {\displaystyle \mu } 的值域擴展到複數 ,也就是說 μ : Σ → C {\displaystyle \mu :\Sigma \to \mathbb {C} } ,那 μ {\displaystyle \mu } 會被進一步稱為複數測度 。[ 1]
若照著上述定義,根據可数可加性,不少母集合本身的測度值會變成无穷大 (如對 R n {\displaystyle {\mathbb {R} }^{n}} 本身取勒贝格测度 ),所以實際上不存在。但某些書籍[ 2] 會形式上將无穷大 視為一個數,而容許測度取值為無窮大;這樣定義的書籍,會把只容許有限实数 值的測度稱為(非負)有限測度 。但這樣"定義",會造成可數可加性與數列收斂 的定義產生矛盾。
所以要延續體積是一種"度量"的這種直觀概念(也就是嚴謹的定義勒贝格测度 ),那就必須把σ -代數 換成條件比較寬鬆的半集合環 ,然後以此為基礎去定義一個對應到"體積"的前測度 。
更進一步的,如果對測度空間 ( X , Σ , μ ) {\displaystyle (X,\,\Sigma ,\,\mu )} 來說,母集合 X {\displaystyle X} 可表示為 Σ {\displaystyle \Sigma } 內的某可測集合序列 { E n ∈ Σ } n ∈ N {\displaystyle \{E_{n}\in \Sigma \}_{n\in \mathbb {N} }} 的并集 :
X = ⋃ n ∈ N E n {\displaystyle X=\bigcup _{n\in \mathbb {N} }E_{n}} 且 μ {\displaystyle \mu } 只容許取有限值,則 μ {\displaystyle \mu } 會被進一步的稱為(非負)σ-有限测度 。
测度 μ {\displaystyle \mu \ } 的单调性 : 若 E 1 {\displaystyle E_{1}\ } 和 E 2 {\displaystyle E_{2}\ } 为可测集,而且 E 1 ⊆ E 2 {\displaystyle E_{1}\subseteq E_{2}} ,则 μ ( E 1 ) ≤ μ ( E 2 ) {\displaystyle \mu (E_{1})\leq \mu (E_{2})} 。
若 E 1 , E 2 , E 3 ⋯ {\displaystyle E_{1},E_{2},E_{3}\cdots } 为可测集(不必是两两不交的),则集合 E n {\displaystyle E_{n}\ } 的并集是可测的,且有如下不等式(「次可列可加性 」):
μ ( ⋃ i = 1 ∞ E i ) ≤ ∑ i = 1 ∞ μ ( E i ) {\displaystyle \mu (\bigcup _{i=1}^{\infty }E_{i})\leq \sum _{i=1}^{\infty }\mu (E_{i})} 如果还满足并且对于所有的 n {\displaystyle n\ } , E n {\displaystyle E_{n}\ } ⊆ E n + 1 {\displaystyle E_{n+1}\ } ,则如下极限式 成立:
μ ( ⋃ i = 1 ∞ E i ) = lim i → ∞ μ ( E i ) . {\displaystyle \mu \left(\bigcup _{i=1}^{\infty }E_{i}\right)=\lim _{i\to \infty }\mu (E_{i}).} 若 E 1 , E 2 , ⋯ {\displaystyle E_{1},E_{2},\cdots } 为可测集,并且对于所有的 n {\displaystyle n\ } , E n + 1 {\displaystyle E_{n+1}\ } ⊆ E n {\displaystyle E_{n}\ } ,则 E n {\displaystyle E_{n}\ } 的交集 是可测的。进一步说,如果至少一个 E n {\displaystyle E_{n}\ } 的测度有限 ,则有极限:
μ ( ⋂ i = 1 ∞ E i ) = lim i → ∞ μ ( E i ) {\displaystyle \mu (\bigcap _{i=1}^{\infty }E_{i})=\lim _{i\to \infty }\mu (E_{i})} 如若不假设至少一个 E n {\displaystyle E_{n}\ } 的测度有限,则上述性质一般不成立。例如对于每一个 n ∈ N {\displaystyle n\in \mathbb {N} } ,令
E n = [ n , ∞ ) ⊆ R {\displaystyle E_{n}=[n,\infty )\subseteq \mathbb {R} } 这裡,全部集合都具有无限测度,但它们的交集是空集。
直觀上,因為測度的單調性,只要包含於零測集的集合,也「應該」是零測集,完備測度的定義體現了這個直觀的想法。更進一步的,任意测度可以按如下的定理擴展为完备测度:[ 3]
定理 — ( X , Σ , μ ) {\displaystyle (X,\,\Sigma ,\,\mu )} 是测度空间 ,若取:
Σ ⋆ := { S | ( S ⊆ X ) ∧ ( ∃ A ) ( ∃ B ) { ( A , B ∈ Σ ) ∧ ( A ⊆ S ⊆ B ) ∧ [ μ ( B − A ) = 0 ] } } {\displaystyle \Sigma ^{\star }:={\bigg \{}S\,{\bigg |}\,(S\subseteq X)\wedge (\exists A)(\exists B)\{(A,\,B\in \Sigma )\wedge (A\subseteq S\subseteq B)\wedge [\mu (B-A)=0]\}{\bigg \}}} 那 Σ ⋆ {\displaystyle \Sigma ^{\star }} 是一個Σ-代数 ,此時若定義:
μ ⋆ := { ⟨ S , r ⟩ | ( S ⊆ X ) ∧ ( ∃ A ) ( ∃ B ) { ( A , B ∈ Σ ) ∧ ( A ⊆ S ⊆ B ) ∧ [ μ ( B − A ) = 0 ] ∧ [ r = μ ( A ) ] } } {\displaystyle \mu ^{\star }:={\bigg \{}\langle S,\,r\rangle \,{\bigg |}\,(S\subseteq X)\wedge (\exists A)(\exists B)\{(A,\,B\in \Sigma )\wedge (A\subseteq S\subseteq B)\wedge [\mu (B-A)=0]\wedge [r=\mu (A)]\}{\bigg \}}} 那 μ ⋆ {\displaystyle \mu ^{\star }} 是定義在 Σ ⋆ {\displaystyle \Sigma ^{\star }} 上的完備測度,且有:
( ∀ S ∈ Σ ) [ μ ⋆ ( S ) = μ ( S ) ] {\displaystyle (\forall S\in \Sigma )[\mu ^{\star }(S)=\mu (S)]} 下列是一些测度的例子(顺序与重要性无关)。
计数测度 定义为 μ ( S ) = S {\displaystyle \mu (S)=S\ } 的「元素个数 」。 一维勒贝格测度 是定义在 R {\displaystyle \mathbb {R} } 的一个含所有区间的σ代数上的、完备的、平移 不变的、满足 μ ( [ 0 , 1 ] ) = 1 {\displaystyle \mu ([0,1])=1\ } 的唯一测度。 Circular angle测度 是旋转 不变的。 局部紧拓扑群 上的哈尔测度 是勒贝格测度的一种推广,而且也有类似的刻划。 恆零测度 定义为 μ ( S ) = 0 {\displaystyle \mu (S)=0\ } ,对任意的 S {\displaystyle S\ } 。 每一个概率空间 都有一个测度,它对全空间取值为1(于是其值全部落到单位区间[0,1]中)。这就是所谓概率测度 。见概率论公理 。 其它例子,包括:狄拉克测度 、波莱尔测度 、若尔当测度 、遍历测度 、欧拉测度 、高斯测度 、贝尔测度 、拉东测度 。
R. M. Dudley, 2002. Real Analysis and Probability . Cambridge University Press. D. H. Fremlin, 2000. Measure Theory . Torres Fremlin. Paul Halmos , 1950. Measure theory . Van Nostrand and Co. M. E. Munroe, 1953. Introduction to Measure and Integration . Addison Wesley. Shilov, G. E., and Gurevich, B. L., 1978. Integral, Measure, and Derivative: A Unified Approach , Richard A. Silverman, trans. Dover Publications. ISBN 0-486-63519-8 . Emphasizes the Daniell integral .