Spazio di misura

In analisi matematica uno spazio di misura (o spazio mensurale, o spazio di Lebesgue) è una struttura astratta utilizzata per formalizzare il concetto di misura, come generalizzazione delle idee elementari di lunghezza di una curva o area di una superficie[1].

Definizione

Si definisce spazio di misura uno spazio misurabile ( X , F ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}})} dotato di una misura μ {\displaystyle \mu } positiva definita sulla σ-algebra F {\displaystyle {\mathfrak {F}}} costituita da sottoinsiemi misurabili di X {\displaystyle X} .[2] Un tale spazio si rappresenta con una terna ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu )} .

Quando lo spazio misurabile ( X , F ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}})} è uno spazio boreliano, talvolta lo spazio di misura ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu )} è detto spazio di misura boreliano. Dato uno spazio di misura ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu )} , in genere si denota con | μ | {\displaystyle |\mu |} la variazione totale di μ {\displaystyle \mu } su ( X , F ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}})} .

Se | μ | ( X ) < {\displaystyle |\mu |(X)<\infty } lo spazio di misura si dice finito. Se inoltre X {\displaystyle X} può scriversi come unione numerabile di insiemi:

X = i N X i {\displaystyle X=\bigcup _{i\in \mathbb {N} }X_{i}}

di misura finita, cioè tali che | μ | ( X i ) < {\displaystyle |\mu |(X_{i})<\infty } , allora lo spazio misurabile si dice σ-finito.

Spazio di probabilità

Uno spazio di probabilità ( Ω , F , P ) {\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {F}},P)} è uno spazio di misura tale che P ( E ) 0 {\displaystyle P(E)\geq 0} per ogni E F {\displaystyle E\in {\mathcal {F}}} e P ( Ω ) = 1 {\displaystyle P(\Omega )=1} . In questo contesto P {\displaystyle P} è detta misura di probabilità. Dalla definizione stessa, segue che uno spazio di probabilità è sempre uno spazio di misura finita.

La struttura di spazio di probabilità è stata introdotta da Andrey Nikolaevich Kolmogorov negli anni trenta, nell'ambito di una serie di lavori del matematico russo che hanno posto i fondamenti dell'intera teoria della probabilità.

Completamento di uno spazio di misura

Uno spazio di misura si dice completo se ogni insieme contenuto in un insieme nullo è misurabile (avendo ovviamente in questo caso misura nulla). In generale, da un punto di vista pratico, è conveniente utilizzare spazi completi.[3] Tuttavia, dato uno spazio di misura non completo, è sempre possibile estenderlo ad uno spazio completo nel seguente senso.

Sia ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu )} uno spazio di misura. Esiste un unico spazio di misura completo ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}}^{\prime },\mu ^{\prime })} , detto completamento di ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu )} , sullo stesso insieme X {\displaystyle X} con le seguenti proprietà:

  1. la σ-algebra F {\displaystyle {\mathfrak {F}}^{\prime }} è più fine (cioè contiene) F {\displaystyle {\mathfrak {F}}} .
  2. la misura μ {\displaystyle \mu ^{\prime }} ristretta ad F {\displaystyle {\mathfrak {F}}} coincide con μ {\displaystyle \mu } , ossia per ogni sottoinsieme misurabile di X {\displaystyle X} E F {\displaystyle E\in {\mathfrak {F}}} accade μ ( E ) = μ ( E ) {\displaystyle \mu (E)=\mu ^{\prime }(E)} .
  3. se ( X , G , ν ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {G}},\nu )} è un altro spazio con tale proprietà, allora G {\displaystyle {\mathfrak {G}}} è più fine di F {\displaystyle {\mathfrak {F}}^{\prime }} (o equivalentemente, F {\displaystyle {\mathfrak {F}}^{\prime }} è la meno fine tra tutte le σ-algebre su cui sia possibile effettuare tale costruzione).

Evidentemente, se ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu )} è completo, esso coincide col suo completamento. In generale è possibile costruire in maniera esplicita il completamento di uno spazio non completo. Ne illustriamo qui la procedura.

Consideriamo l'insieme N {\displaystyle {\mathfrak {N}}} di tutti gli insiemi contenuti in insiemi nulli (tali insiemi sono talvolta detti trascurabili). Sia F = σ ( N F ) {\displaystyle {\mathfrak {F}}^{\prime }=\sigma \left({\mathfrak {N}}\bigcup {\mathfrak {F}}\right)} la più piccola σ-algebra contenente sia gli elementi di F {\displaystyle {\mathfrak {F}}} che quelli di N {\displaystyle {\mathfrak {N}}} [4]. Poiché l'unione e l'intersezione numerabili di insiemi trascurabili è trascurabile, si vede facilmente che ogni elemento E {\displaystyle E^{\prime }} di F {\displaystyle {\mathfrak {F}}^{\prime }} può essere ottenuto da un elemento E {\displaystyle E} di F {\displaystyle {\mathfrak {F}}} unendovi o sottraendovi un insieme trascurabile. Sarà allora sufficiente estendere μ {\displaystyle \mu } ad una nuova misura su ( X , F ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}}^{\prime })} semplicemente ponendo μ ( E ) := μ ( e ) {\displaystyle \mu ^{\prime }(E^{\prime }):=\mu (e)} .

Un caso notevole, è quello dello spazio di misura di Lebesgue (il secondo esempio sopra), che è il completamento dello spazio di Borel (il primo esempio sopra).

La categoria degli spazi di misura

L'insieme degli spazi di misura forma una categoria, dove i morfismi sono dati dalle funzioni misurabili che conservano la misura. Più precisamente, dati due spazi di misura ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu )} , ( Y , G , ν ) {\displaystyle (Y,{\mathfrak {G}},\nu )} un morfismo è naturalmente associato ad una funzione f : X Y {\displaystyle f:X\mapsto Y} tale che:

  • f {\displaystyle f} sia ( F , G ) {\displaystyle ({\mathfrak {F}},{\mathfrak {G}})} -misurabile[5].
  • Per ogni insieme F G {\displaystyle F\in {\mathfrak {G}}} accade μ ( f 1 ( F ) ) = ν ( F ) {\displaystyle \mu \left(f^{-1}(F)\right)=\nu (F)} .

In particolare, i due spazi di misura si diranno isomorfi se esiste una funzione biiettiva f : X Y {\displaystyle f:X\mapsto Y} misurabile e con inversa misurabile, tale che per ogni E F {\displaystyle E\in {\mathfrak {F}}} accada μ ( E ) = ν ( f ( E ) ) {\displaystyle \mu (E)=\nu (f(E))} .

Dato uno spazio misurabile ( X , F ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}})} , e due misure μ , ν {\displaystyle \mu ,\nu } su di esso, ν {\displaystyle \nu } si dice assolutamente continua rispetto a μ {\displaystyle \mu } se ogni insieme E F {\displaystyle E\in {\mathfrak {F}}} che ha misura nulla rispetto a μ {\displaystyle \mu } ha misura nulla anche rispetto a ν {\displaystyle \nu } : μ ( E ) = 0 ν ( E ) = 0 {\displaystyle \mu (E)=0\Rightarrow \nu (E)=0} Due misure assolutamente continue l'una rispetto all'altra si dicono equivalenti.

Isomorfismi di spazi misurabili

Dal teorema di Radon-Nikodym si può allora dedurre la seguente preposizione: siano ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu )} e ( X , F , ν ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\nu )} due spazi di misura σ-finiti costruiti sopra il medesimo spazio misurabile ( X , F ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}})} . Se μ , ν {\displaystyle \mu ,\,\nu } sono equivalenti, allora i due spazi sono isomorfi.

Applicazioni

Lo stesso argomento in dettaglio: Teoria della misura e Sistema dinamico conservativo.
  • Naturalmente, l'applicazione più naturale della nozione di spazio di misura si ha proprio nella teoria della misura, in quanto essa costituisce un oggetto fondamentale di tale teoria.
  • Se ( X , F ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}})} è uno spazio misurabile ed S {\displaystyle S} un semigruppo, un'azione misurabile di S {\displaystyle S} su X {\displaystyle X} è una famiglia (indicizzata dal parametro s S {\displaystyle s\in S} ) di mappe misurabili T s : X X {\displaystyle T_{s}:X\mapsto X} tali che T s T t = T s t {\displaystyle T_{s}\circ T_{t}=T_{st}} per ogni s , t S {\displaystyle s,t\in S} . Un sistema dinamico conservativo è una quadrupla ( X , F , μ , S ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu ,S)} , dove ( X , F , μ ) {\displaystyle (X,{\mathfrak {F}},\mu )} è uno spazio di misura, e T {\displaystyle T} è un'azione misurabile di un semigruppo S {\displaystyle S} su X {\displaystyle X} , che conserva la misura: μ ( T s 1 ( E ) ) = μ ( E ) {\displaystyle \mu \left(T_{s}^{-1}(E)\right)=\mu (E)} per ogni E F , s S {\displaystyle E\in {\mathfrak {F}},\,s\in S} . La teoria dei sistemi dinamici conservativi è -nonostante la sua generalità- molto ricca. Da essa si possono ad esempio derivare con semplicità e generalità molte delle proprietà della meccanica classica. Infatti, i sistemi hamiltoniani rientrano nella classe dei sistemi dinamici conservativi.

Esempi

  • La terna ( R , B , μ ) {\displaystyle (\mathbb {R} ,{\mathfrak {B}},\mu )} , dove R {\displaystyle \mathbb {R} } è la retta reale, B {\displaystyle {\mathfrak {B}}} è la relativa σ-algebra boreliana, e μ {\displaystyle \mu } è la misura di Borel è uno spazio di misura boreliano. Questo non è uno spazio finito, in quanto la misura (in questo caso lunghezza) dell'intera retta reale è infinita. Tuttavia tale spazio è σ-finito, in quanto ogni intervallo del tipo [ n , n + 1 ] {\displaystyle [n,n+1]} ha misura 1 {\displaystyle 1} , ed R = n [ n , n + 1 ] {\displaystyle \mathbb {R} =\bigcup _{n}[n,n+1]} .
  • La terna ( R , L , λ ) {\displaystyle (\mathbb {R} ,{\mathfrak {L}},\lambda )} , dove L {\displaystyle {\mathfrak {L}}} è la σ-algebra di Lebesgue, e λ {\displaystyle \lambda } è la misura di Lebesgue è uno spazio di misura non boreliano. Questo spazio di misura è pure σ-finito, per la stessa motivazione data sopra.
  • Lo spazio discreto Ω = { 1 , , n } {\displaystyle \Omega =\{1,\ldots ,n\}} , con la convenzione che ogni sottoinsieme di Ω {\displaystyle \Omega } è misurabile e la misura di un sottoinsieme è data da P ( A ) = | A | n {\displaystyle \mathbb {P} (A)={\frac {|A|}{n}}} , è uno spazio di probabilià.
  • Se Ω {\displaystyle \Omega } è uno spazio di misura finita, allora si può ottenere uno spazio di probabilità introducendo la misura P ( A ) = μ ( A ) μ ( Ω ) {\displaystyle \mathbb {P} (A)={\frac {\mu (A)}{\mu (\Omega )}}} .

Note

  1. ^ Rimandiamo alla voce teoria della misura per un'introduzione storica e qualitativa alle nozioni della teoria della misura. Un'introduzione storica si trova anche in Boyer, History of Mathematics.
  2. ^ W. Rudin, Pag. 16.
  3. ^ Uno dei vantaggi di lavorare con spazi completi è il seguente: gli insiemi di misura nulla, in un certo senso, contano poco. Molte interessanti proprietà matematiche relative a spazi di misura sono verificate quasi ovunque (ossia, a meno di un insieme di misura nulla). Se vogliamo dimostrare che una data proprietà è valida quasi ovunque, in uno spazio completo sarà sufficiente dimostrare che essa è valida almeno per tutti i punti al di fuori di un qualunque insieme di misura nulla. Invece, per uno spazio non completo, dovremo dimostrare che l'insieme di punti per cui essa non è valida, è misurabile ed ha misura nulla (questa seconda asserzione è in generale più difficile da mostrare).
  4. ^ Si veda la sezione Principali risultati della voce σ-algebra per approfondire la nozione di σ-algebra generata da una famiglia di insiemi.
  5. ^ Si veda la voce funzione misurabile per eventuali chiarimenti su questa notazione.

Bibliografia

  • Walter Rudin, Real and Complex Analysis, Mladinska Knjiga, McGraw-Hill, 1970, ISBN 0-07-054234-1.
  • Carl B. Boyer, History of Mathematics, 2nd edition, New York, John Wiley & Sons, 1989, ISBN 0-471-54397-7.
  • Donald L. Cohn, Measure Theory, Boston, Birkhäuser, 1980, ISBN 0-8493-7157-0.

Voci correlate

Collegamenti esterni

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