Conjunto sobre el que se define una generalización de volúmenes e integrales
Un espacio de medida es un objeto básico de la teoría de la medida , una rama de las matemáticas que estudia nociones generalizadas de volúmenes . Contiene un conjunto subyacente, los subconjuntos de este conjunto que son factibles de medir (el σ -álgebra ) y el método que se utiliza para medir (la medida ). Un ejemplo importante de un espacio de medida es un espacio de probabilidad .
Un espacio medible consta de los dos primeros componentes sin una medida específica.
Definición
Un espacio de medida es un triple donde [1] [2]
- es un conjunto
- es una σ -álgebra en el conjunto
- es una medida sobre
En otras palabras, un espacio de medida consiste en un espacio medible junto con una medida en él.
Ejemplo
Conjunto . El -álgebra sobre conjuntos finitos como el anterior es usualmente el conjunto potencia , que es el conjunto de todos los subconjuntos (de un conjunto dado) y se denota por Siguiendo esta convención, establecemos
En este caso simple, el conjunto potencia se puede escribir explícitamente:
Como medida, definamos por
así (por aditividad de medidas) y (por definición de medidas).
Esto nos lleva al espacio de medida . Es un espacio de probabilidad , ya que la medida corresponde a la distribución de Bernoulli con la que se utiliza, por ejemplo, para modelar un lanzamiento de moneda justo.
Clases importantes de espacios de medida
Las clases más importantes de espacios de medida se definen por las propiedades de sus medidas asociadas. Esto incluye, en orden de generalidad creciente:
Otra clase de espacios de medida son los espacios de medida completos . [4]
Referencias
- ^ ab Kosorok, Michael R. (2008). Introducción a los procesos empíricos y a la inferencia semiparamétrica . Nueva York: Springer. pág. 83. ISBN 978-0-387-74977-8.
- ^ Klenke, Achim (2008). Probability Theory . Berlín: Springer. p. 18. doi :10.1007/978-1-84800-048-3. ISBN 978-1-84800-047-6.
- ^ ab Anosov, DV (2001) [1994], "Medir el espacio", Enciclopedia de Matemáticas , EMS Press
- ^ Klenke, Achim (2008). Probability Theory . Berlín: Springer. p. 33. doi :10.1007/978-1-84800-048-3. ISBN 978-1-84800-047-6.