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비탈리 수렴 정리 📂측도론

비탈리 수렴 정리

정리 1

측도 공간 (X,E,μ)( X , \mathcal{E} , \mu) 가 주어져 있다고 하자.

1p<1 \le p < \infty 라고 할 때 함수의 시퀀스 {fn}nNLp\left\{ f_{n} \right\}_{n \in \mathbb{N}} \subset \mathcal{L}^{p}ffLp\mathcal{L}_{p} 수렴하는 것은 다음 세 가지를 모두 만족하는 것과 필요충분조건이다.

  • (i): {fn}\left\{ f_{n} \right\}ff측도 수렴한다.
  • (ii): {fnp}\left\{ | f_{n} |^{p} \right\}균등적분가능하다.
  • (iii): 모든 ε>0\varepsilon > 0 에 대해 FEFE=    Ffnpdμ<εpnN F \in \mathcal{E} \land F \cap E = \emptyset \implies \int_{F} | f_{n} |^{p} d \mu < \varepsilon^{p} \qquad \forall n \in \mathbb{N} 를 만족하고 μ(E)<\mu (E) < \inftyEEE \in \mathcal{E} 가 존재한다.

설명

  • (iii): 말이 좀 어려운데, EE 는 어떤 ε>0\varepsilon>0 에 디펜드되어 E=EεE = E_{\varepsilon} 와 같이 나타낼 수 있으면서 너무 크지는 않아 μ(E)<\mu (E) < \infty 을 만족해야한다. 이만큼 작은 EεE_{\varepsilon} 와 겹치지 않을 정도로 커다란 FF 에 대해서 Ffnpdμ<εp\displaystyle \int_{F} | f_{n} |^{p} d \mu < \varepsilon^{p} 를 만족하게끔 EεE_{\varepsilon} 이 존재해야하는 것이다.
    사실 부등식만 만족시킬 수 있다면 EE 는 얼마든지 커져도 상관 없다. 그래서 이 조건은 만약 측도 μ\mu유한 측도면 자명하게 성립한다. 전체공간 XX 에 대해 μ(X)<\mu (X) < \infty 이므로 Eε=XE_{\varepsilon} = X 로 잡으면 겹치는 부분이 없는 가측 집합은 E\emptyset \in \mathcal{E} 하나 뿐이고, fnpdμ=0\displaystyle \int_{\emptyset} | f_{n} |^{p} d \mu = 0 이므로 굳이 조건을 체크할 필요가 없어진다.

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유한 측도의 대표적인 예로써 확률 PP 가 있다. 확률론에서 비탈리 수렴 정리는 균등적분가능이라는 조건이 더함으로써 확률 수렴Lp\mathcal{L}_{p} 까지 만들어주는 정리가 된다.


  1. Bartle. (1995). The Elements of Integration and Lebesgue Measure: p76. ↩︎