Меры со знаком, плотности
Этот конспект ещё находится в процессе редактуры: в тексте могут встречаться опечатки, неточности и локально не проработанные места. Если что-то нашли — сообщите, пожалуйста, автору (контакты на странице курса).
1 Меры со знаком
1.1 Введение
Мы хотим понять, какие бывают меры со знаком и как их раскладывать на простые части. Сначала разложим на положительную/отрицательную (Жордан), затем относительно эталонной меры — на сингулярную/абсолютно непрерывную (Лебег), затем для абсолютно непрерывной найдём плотность (Радон-Никодим).
Пусть \((X, \mathcal{F})\) – это измеримое пространство.
Условие 2 нужно, чтобы в аддитивности не возникало неопределенностей вида \(+\infty + (-\infty )\).
Значение слова «мера» разнится в математической литературе. Как правило, «мера» – это счетно-аддитивная функция на сигма-алгебре \(\mu : \mathcal{F} \to [0,+\infty ]\), такая что \(\mu (\varnothing ) = 0\) (это то, как мы <<меру>> определили в самом начале). Однако некоторые авторы используют слово «мера» для обозначения того, что мы только что ввели под названием «действительная мера»; в таком случае они используют выражение «положительная мера» или «неотрицательная мера» для обозначения того, что мы определили как <<меру>>. Чтобы устранить эту неоднозначность, в этой главе мы будем <<меру>> называть «(неотрицательная) мера». (Неотрицательная) мера – это частный случай действительной меры (в наших формулировках).
Как правило, (неотрицательную) меру мы будем обозначать буквой \(\mu\), а действительную меру буквой \(\nu\).
Некоторые авторы используют термин «мера со знаком» вместо «действительной меры»; некоторые авторы не допускают, чтобы действительная мера принимала значение \(+\infty , -\infty\).
Рассмотрим подробнее счетную аддитивность действительной меры.
Сформулируем итоговую лемму
Как можно получить действительные меры? Через интеграл Лебега по какой-то (неотрицательной) мере.
Для \(\nu_h\) еще используется такое обозначение: \(\nu_h = h \; d\mu\), чтобы подчеркнуть роль \(\mu\).
В каком случае \(\nu = \nu_h\) для какой-то функции \(h\)? См. теорему Радона-Никодима ниже.
1.2 Теорема Хана и теорема Жордана: раскладываем действительную меру на положительную и отрицательную части
Действительные или (неотрицательные) меры \(\nu_1\), \(\nu_2\) называют сингулярными, если они “живут” на непересекающихся множествах, т.е. существует разбиение \(X\) на \(X_1, X_2 \in \mathcal{F}\) (\(X = X_1 \sqcup X_2\)), что
\[ \nu _1 (E) = \nu _1\left(E \cap X_1\right), \quad \nu _2(E) = \nu _{2}\left(E \cap X_2\right) \qquad \text{для всех } E\in \mathcal{F} \]
Заметим, что если в теореме Хана определить
\[ \nu ^+(E) := \nu (E \cap X^+), \qquad \nu ^{-}(E) := -\nu (E \cap X^-), \]
то \(\nu^+\) и \(\nu^-\) как раз будут сингулярными (неотрицательными). Причем \(\nu = \nu^+ - \nu^-\). По-сути доказали
\(\nu\) может принимать \(+\infty\) или \(-\infty\), но не одновременно. Значит, среди (неотрицательных) мер \(\nu^+\), \(\nu^-\) хотя бы одна будет конечной. Причем они обе конечны (не принимают значение \(+\infty\)) тогда и только тогда, когда \(\nu\) конечно (\(+\infty , -\infty \not\in \operatorname {Im}\nu\)).
(Неотрицательная) мера \(\left|\nu \right| := \nu^+ + \nu^{-}\) называется мерой полной вариации для \(\nu\).
Если \(d\nu = h \; d\mu\) для некоторой измеримой \(h\), то несложно показать, что
\[ d\nu ^+ = h^+ \; d\mu , \qquad d\nu ^- = h^- \; d\mu , \qquad d\left|\nu \right| = \left|h\right| \; d\mu \]
Т.е.
\[ \nu ^+(E) = \int _{E} h^{+} \; d\mu , \qquad \nu ^-(E) = \int _{E} h^{-} \; d\mu , \qquad \left|\nu \right|(E) = \int _{E} \left|h\right| \; d\mu \]
для всех \(E \in \mathcal{F}\).
2 Меры, получаемые через интеграл от другой (неотрицательной) меры
2.1 Теорема Радона-Никодима: характеризация мер, получаемых через интеграл от другой меры
\(\mu\) будет всюду (неотрицательной) мерой, а \(\nu\) сначала будет (неотрицательной), затем действительной мерой. Обе они будут \(\sigma\)-конечными. Без условия сигма-конечности возникают различные патологические контрпримеры к теореме ниже.
2.1.1 Случай (неотрицательной) меры \(\nu\)
Напомним, что если \((X,\mathcal{F}, \mu )\) – пространство с (неотрицательной) мерой и \(h: X \to [0,+\infty ]\) – это неотрицательная функция, то
\[ \nu _h(E) := \int _E h \; d\mu \]
также будет (неотрицательной) мерой. Причем если \(\mu (E) = 0\), то \(\nu_h(E) = 0\). Это свойство называются абсолютной непрерывностью. А именно, если \(\mu\), \(\nu\) – две (неотрицательные) меры, то говорят, что \(\nu\) абсолютно непрерывна относительно \(\mu\) или \(\nu\) доминируется \(\mu\) и пишут \(\nu \ll \mu\), если \(\nu (E) = 0\) для всех множеств \(\mu\)-меры ноль.
Увяжем это определение с более привычной конструкцией через \(\varepsilon\)-\(\delta\).
Оказывается, что в случае сигма-конечности абсолютная непрерывность эквивалентна представлению меры через интеграл!
- \(\Rightarrow\) (i) очевидна: если \(d\nu = h\, d\mu\) и \(\mu (E)=0\), то \(\nu (E) = \int_E h\, d\mu = 0\).
Докажем (i) \(\Rightarrow\) (ii). Идея (принадлежащая Дж. фон Нейману) – применить теорему Рисса о представлении для гильбертова пространства \(L^2(\mu +\nu )\) (теорема Рисса о представлении, глава о гильбертовом пространстве \(L^2(\mu )\)); это ровно то место в курсе, где окупается изучение гильбертовых пространств.
Шаг 1 (существование, конечные меры). Пусть сначала \(\mu (X), \nu (X) < \infty\). Тогда \(\mu +\nu\) – конечная мера, и \(L^2(\mu +\nu )\) – гильбертово пространство со скалярным произведением \(\left\langle f, g \right\rangle = \int fg \; d(\mu +\nu )\) (теорема Рисса–Фишера, семинар про \(L^p\)-пространства). Определим линейный функционал
\[ \varphi (f) := \int f \; d\nu , \qquad f \in L^2(\mu +\nu ). \]
Он корректно определен: поскольку \(\nu \ll \mu\), а тем более \(\nu \ll \mu +\nu\), функции, равные \((\mu +\nu )\)-п.в., равны и \(\nu\)-п.в., так что значение \(\varphi (f)\) не зависит от выбора представителя класса эквивалентности. Он ограничен: применяя неравенство Коши–Буняковского–Шварца (теорема неравенство Коши–Буняковского–Шварца) к функциям \(\left|f\right|\) и \(\mathbb 1\) (последняя лежит в \(L^2(\mu +\nu )\), поскольку мера \(\mu +\nu\) конечна),
\[ \left|\varphi (f)\right| \; \leq \; \int \left|f\right| \; d\nu \; \leq \; \int \left|f\right| \; d(\mu +\nu ) \; \leq \; \left(\mu (X)+\nu (X)\right)^{1/2} \cdot \left\| f\right\| _{2} \; < \; \infty \]
(переход \(\int \left|f\right| \, d\nu \leq \int \left|f\right| \, d(\mu +\nu )\) верен, т.к. \(\mu \geq 0\)). Значит, \(\varphi\) – ограниченный линейный функционал на \(L^2(\mu +\nu )\). По теореме Рисса о представлении найдется \(g \in L^2(\mu +\nu )\), такая что
\[ \int f \; d\nu \; = \; \int fg \; d(\mu +\nu ), \qquad \forall f \in L^2(\mu +\nu ), \]
т.е.
\[ \int f(1-g) \; d\nu \; = \; \int fg \; d\mu , \qquad \forall f \in L^2(\mu +\nu ). \tag {$*$} \]
Подставим в (\(*\)) \(f = \; \mathbb {1}_{g \geq 1}\): слева \(\int_{\left\{ g\geq 1\right\} }(1-g)\, d\nu \leq 0\) (т.к. \(1-g\leq 0\) на \(\left\{ g\geq 1\right\}\), \(\nu \geq 0\)), справа \(\int_{\left\{ g\geq 1\right\} } g\, d\mu \geq 0\) (т.к. \(g\geq 1>0\) там, \(\mu \geq 0\)). Обе части равны и зажаты между \(\leq 0\) и \(\geq 0\), значит обе равны нулю; из равенства нулю правой части и того, что \(g\geq 1\) на \(\left\{ g\geq 1\right\}\), следует \(\mu (\left\{ g\geq 1\right\} )=0\). Аналогично, подставив \(f=\; \mathbb {1}_{g<0}\): слева \(\int_{\left\{ g<0\right\} }(1-g)\, d\nu \geq 0\) (т.к. \(1-g>1>0\) там), справа \(\int_{\left\{ g<0\right\} }g\, d\mu \leq 0\) (т.к. \(g<0\) там); те же рассуждения дают \(\mu (\left\{ g<0\right\} )=0\).
Так как \(\nu \ll \mu\), из \(\mu (\left\{ g\geq 1\right\} ) = \mu (\left\{ g<0\right\} ) = 0\) вытекает также \(\nu (\left\{ g\geq 1\right\} ) = \nu (\left\{ g<0\right\} ) = 0\). Переопределим \(g\), положив её равной \(\tfrac 12\) на множестве \(\left\{ g\geq 1\right\} \cup \left\{ g<0\right\}\) – это множество имеет нулевую \((\mu +\nu )\)-меру, так что тождество (\(*\)) не меняется, – и теперь \(0\leq g < 1\) всюду на \(X\). Положим
\[ h := \frac{g}{1-g} \; \geq \; 0 \]
(знаменатель строго положителен всюду), и докажем, что \(d\nu =h\, d\mu\). Зафиксируем \(E\in \mathcal F\) и для \(k\in \mathbb {N}\) положим
\[ f_k(x) := \begin{cases} \dfrac {\; \mathbb {1}_{E}(x)}{1-g(x)}, & \text{если } \dfrac {\; \mathbb {1}_{E}(x)}{1-g(x)} \leq k, \\ 0, & \text{иначе.} \end{cases} \]
Функция \(f_k\) ограничена числом \(k\), значит \(f_k \in L^2(\mu +\nu )\) (мера \(\mu +\nu\) конечна). Подставляя \(f_k\) в (\(*\)): \(\int f_k(1-g)\, d\nu = \int f_k g \, d\mu\). При фиксированном \(x\) последовательность \(f_k(x)\) не убывает по \(k\) (от \(0\) до значения \(\tfrac {\; \mathbb {1}_{E}(x)}{1-g(x)}\), на котором и остается при всех дальнейших \(k\)); значит \(f_k(1-g) \uparrow \; \mathbb {1}_{E}\) и \(f_kg \uparrow \; \mathbb {1}_{E} \cdot h\) поточечно и монотонно. По теореме Лебега о монотонной сходимости, переходя к пределу при \(k\to \infty\):
\[ \nu (E) \; = \; \int _E 1 \; d\nu \; = \; \int _E h \; d\mu . \]
Так как \(E\in \mathcal F\) было произвольно, \(d\nu = h\, d\mu\). Это завершает Шаг 1.
Единственность. Пусть \(h,\widetilde h : X \to [0,+\infty ]\) – обе измеримые и \(\nu (E) = \int_E h\, d\mu = \int_E \widetilde h\, d\mu\) для всех \(E\in \mathcal F\). Так как \(\mu\) \(\sigma\)-конечна, найдется \(X_1\subseteq X_2\subseteq \cdots \in \mathcal F\), \(\bigcup_k X_k = X\), \(\mu (X_k)<\infty\). Зафиксируем \(k\) и положим \(E := \left\{ h>\widetilde h\right\} \cap X_k\); тогда \(\int_E (h-\widetilde h)\, d\mu = \nu (E)-\nu (E) = 0\), а подынтегральная функция строго положительна на \(E\) и \(\mu (E)\leq \mu (X_k)<\infty\) – стандартный факт об интеграле Лебега дает \(\mu (E)=0\). Аналогично \(\mu (\left\{ h<\widetilde h\right\} \cap X_k)=0\). Устремляя \(k\to \infty\) (непрерывность меры снизу): \(\mu (\left\{ h>\widetilde h\right\} ) = \mu (\left\{ h<\widetilde h\right\} ) = 0\), т.е. \(h=\widetilde h\) \(\mu\)-п.в.
Шаг 2 (существование, \(\sigma\)-конечные меры). Пусть теперь \(\mu ,\nu\) лишь \(\sigma\)-конечны. Так как обе \(\sigma\)-конечны, можно выбрать (пересекая исчерпывающие последовательности для \(\mu\) и для \(\nu\)) одну возрастающую последовательность \(X_1\subseteq X_2\subseteq \cdots \in \mathcal F\), такую что \(\bigcup_k X_k = X\) и \(\mu (X_k), \nu (X_k) < \infty\) для каждого \(k\). Пусть \(\mathcal F_k := \left\{ E \cap X_k \; : \; E \in \mathcal F\right\}\), а \(\mu_k, \nu_k\) – ограничения \(\mu , \nu\) на \((X_k, \mathcal F_k)\); это конечные меры, и \(\nu_k \ll \mu_k\) (немедленно из \(\nu \ll \mu\)). По Шагу 1 найдется неотрицательная измеримая \(h_k : X_k \to [0,+\infty )\), такая что \(\nu_k(E) = \int_E h_k \, d\mu_k\) для всех \(E \in \mathcal F_k\). По уже доказанной единственности, для \(j<k\) функции \(h_j\) и \(h_k\) обе представляют \(\nu_j = \nu_k|_{\mathcal F_j}\) относительно \(\mu_j = \mu_k|_{\mathcal F_j}\), так что \(h_j = h_k\) \(\mu\)-п.в. на \(X_j\).
Определим \(h: X \to [0,+\infty )\) так: \(h(x) := h_k(x)\) для \(x \in X_k\) (это определение согласовано \(\mu\)-п.в. ввиду только что сказанного; на оставшемся множестве \(\mu\)-меры \(0\) доопределим \(h\) нулем). Для произвольного \(E \in \mathcal F\), по непрерывности меры снизу (\(E = \bigcup_k (E\cap X_k)\), множества возрастают) и теореме Лебега о монотонной сходимости,
\[ \nu (E) \; = \; \lim _{k\to \infty } \nu (E \cap X_k) \; = \; \lim _{k\to \infty }\int _{E\cap X_k} h_k \; d\mu \; = \; \lim _{k\to \infty }\int _E h \cdot \; \mathbb {1}_{X_k} \; d\mu \; = \; \int _E h \; d\mu . \]
Значит, \(d\nu = h\, d\mu\). Это завершает доказательство существования, а значит и всей теоремы (единственность в общем \(\sigma\)-конечном случае уже установлена выше).
2.2 анонс: смена плотности на пространстве траекторий – теорема Камерона–Мартина и Гирсанова
Теорема Радона-Никодима доказана для произвольного измеримого пространства \((X,\mathcal F)\). В качестве \(X\) можно взять и пространство непрерывных функций \(C[0,1]\) с равномерной метрикой (см. главу о лебеговых пространствах \(L^p\), где обсуждалось, что \(C[0,1]\) – это естественное фазовое пространство для траекторий случайных процессов) – и тогда теорема Радона-Никодима становится содержательным инструментом теории случайных процессов, а не только анализа на \(\mathbb {R}^n\).
Пусть \(\mathbb {P}\) – винеровская мера на \(C[0,1]\), т.е. распределение траектории стандартного броуновского движения \((W_t)_{t\in [0,1]}\), \(W_0=0\). Зафиксируем константу \(c\in \mathbb {R}\) и рассмотрим <<снесённое>> броуновское движение \(W_t + ct\); пусть \(\mathbb {Q}\) – его распределение (тоже мера на \(C[0,1]\)). Простейший частный случай теоремы Гирсанова – теорема Камерона–Мартина: \(\mathbb {Q} \ll \mathbb {P}\), причём
\[ \frac{d\mathbb {Q}}{d\mathbb {P}}(\omega ) = \exp \left(c\, \omega (1) - \frac{c^2}{2}\right), \qquad \omega \in C[0,1]. \]
Иначе говоря, чтобы посчитать вероятность любого события про снесённое броуновское движение, достаточно взять то же событие для обычного броуновского движения и домножить подынтегральное выражение на явную, вычислимую плотность \(\exp (c\, \omega (1)-c^2/2)\), зависящую лишь от значения траектории \(\omega (1)\) в конечный момент времени. Формулу правдоподобно проверить на конечномерных распределениях: вектор \((W_{t_1},\ldots ,W_{t_n})\) имеет многомерную гауссовскую плотность, и прямым вычислением (сдвиг среднего в гауссовской плотности) плотность сдвинутого вектора относительно обычного действительно оказывается экспонентой линейной функции от значений.
Общая теорема Гирсанова заменяет постоянный снос \(ct\) на снос \(\int_0^t \theta_s\, ds\) по произвольному (адаптированному) случайному процессу \(\theta\), и формула плотности превращается в экспоненциальный мартингал \(\exp \left(\int_0^1 \theta_s\, dW_s - \frac12\int_0^1\theta_s^2\, ds\right)\) вместо простого \(c\, \omega (1)-c^2/2\). Чтобы придать смысл этому интегралу по броуновскому движению (\(dW_s\), а не \(ds\)), нужен стохастический интеграл Итô – тема отдельного курса случайных процессов. Но принцип, ради которого мы это анонсируем, ровно тот же, что мы уже доказали: теорема Радона-Никодима, применённая не к \(\mathbb {R}^n\), а к пространству траекторий.
Обозначение: \(h = \frac{d\nu }{d\mu }\). \(h\) называют производной Радона-Никодима.
Тот же самый вопрос имеет смысл не только на \(\mathbb {R}\): любая измеримая (в частности, непрерывная) инъекция \(\varphi : \mathbb {R}^n \to X\) из конечномерного пространства в произвольное измеримое \((X, \mathcal F)\) позволяет перенести меру с \(\mathbb {R}^n\) на \(X\) – в точности так же, как распределение случайной величины переносит вероятностную меру с \(\Omega\) на \(\mathbb {R}\). Следующая задача проделывает это для \(X = C[0,1]\) (с борелевской сигма-алгеброй относительно равномерной метрики, глава о лебеговых пространствах \(L^p\)) – бесконечномерного пространства, – но все вычисления в ней устроены так, что сводятся к уже знакомой одно- и двумерной мере Лебега.
2.2.1 Случай действительной меры \(\nu\)
Напомним, что если \((X,\mathcal{F}, \mu )\) – пространство с (неотрицательной) мерой и \(h: X \to \mathbb {R}\) – это такая функция что хотя бы кто-то из \(h^+\) и \(h^-\) интегрируем, то
\[ \nu _h(E) := \int _E h \; d\mu \]
будет действительной мерой. Причем если \(\mu (E) = 0\), то \(\left|\nu_h\right|(E) = \int_E \left|h\right| \; d\mu = 0\).
Если \(\mu\) – неотрицательная мера, \(\nu\) – действительная мера, то говорят, что \(\nu\) абсолютно непрерывна относительно \(\mu\) или \(\nu\) доминируется \(\mu\) и пишут \(\nu \ll \mu\), если \(\left|\nu \right| \ll \mu\) в смысле определения выше, т.е. если \(\left|\nu \right|(E) = 0\) для всех множеств \(\mu\)-меры ноль. Несложно показать, что это эквивалентно \(\nu^+ \ll \mu\) и \(\nu^- \ll \mu\).
Итого, кратко
\[ \nu \ll \mu \quad \stackrel{\text{def}}{\iff } \quad \left|\nu \right| \ll \mu \quad \iff \quad \begin{cases} \nu ^+ \ll \mu \\ \nu ^- \ll \mu \end{cases} \]
Оказывается, в случае сигма-конечности абсолютная непрерывность опять эквивалентна представлению меры через интеграл! Действительно, если \(\nu \ll \mu\), то \(\nu^+ \ll \mu\) и \(\nu^- \ll \mu\), а значит по теореме Радона-Никодима для предыдущего случая есть плотности \(h^+\), \(h^-\).
2.3 Теорема Лебега: раскладываем меру на абсолютно непрерывную и сингулярную части
\(\mu\) будет всюду (неотрицательной) мерой, а \(\nu\) сначала будет (неотрицательной), затем действительной мерой. Обе они будут \(\sigma\)-конечными.
2.3.1 Случай (неотрицательной) меры \(\nu\)
2.3.2 Случай действительной меры \(\nu\)
Пусть теперь \(\nu\) – действительная \(\sigma\)-конечная мера. Пусть \(\nu = \nu^+ - \nu^-\) – это ее разложение Жордана, причем состоящее из \(\sigma\)-конечных (неотр.) мер. Каждую из \(\nu^+\) и \(\nu^-\) по теореме Лебега выше можно разложить на абсолютно непрерывную и сингулярную составляющие по \(\mu\):
\[ \nu ^+ = \nu ^+_a + \nu ^+_{s}, \qquad \nu ^- = \nu ^-_a + \nu ^-_{s} \]
Пусть
\[ \nu _a := \nu ^+_a - \nu ^-_a, \qquad \nu _{s} := \nu ^+_{s} - \nu ^-_{s} \]
Что можно сказать про действительные меры \(\nu_a\), \(\nu_{s}\)?
\(\left|\nu_a\right| = \nu^+_a + \nu^-_a \ll \mu\). Т.е. действительная мера \(\nu_a\) абс. непрерывна относительно (неотрицательной) меры \(\mu\).
\(\nu^+_{s}\), \(\nu^-_{s}\) – это (неотрицательные) меры, сингулярные относительно \(\mu\). Т.е. Существуют \(A_1, B_1, A_2, B_2\in \mathcal{F}\): \(X = A_1 \sqcup B_1 = A_2 \sqcup B_2\), \(\nu^+_{s}\) “живет” на \(A_1\) (в том смысле, что \(\nu^+_{s}(E) = \nu^+_{s}(E \cap A_1)\) для любого \(E \in \mathcal{F}\)), \(\nu^-_{s}\) “живет” на \(A_2\), \(\mu\) “живет” на \(B_1\) и \(B_2\). Значит \(\mu\) “живет” на \(B_1 \cap B_2\), \(\nu_{s} = \nu^+_{s} - \nu^-_{s}\) “живет” на \(A_1 \cup A_2\). При этом
\[ X = \left(A_1 \cup A_2\right) \sqcup \left(B_1 \cap B_2\right) \]
Итого, \(\nu_{s}\) и \(\mu\) сингулярны.
Всё, что мы обсудили в этой главе, абстрактно и применимо к произвольным измеримым пространствам. Применение этой теории к конкретному случаю \(X=\mathbb {R}\) с мерой Лебега – связь абсолютной непрерывности мер с абсолютной непрерывностью функций, дифференцирование плотности распределения – вынесено в отдельную главу о дифференцировании интеграла Лебега, поскольку там же естественно живёт и вся техника анализа (максимальная функция Харди–Литтлвуда, теорема Лебега о дифференцировании), нужная для честного доказательства.