【实变函数】04 - 基于测度的积分

1. 有限有界积分

1.1 积分及存在性

  有了前两篇的铺垫,现在可以顺理成章地定义积分的概念了。和Riemann积分一样,定义要分成两步,先是在有限定义域的有界函数上,然后使用极限法推广到一般函数上。具体来说,设\(E\)是某测度空间的有限可测集(\(\mu(E)<\infty\)),\(f(x)\)是\(E\)上的有界可测函数(\(f(x)\subset(l,u)\))。取值域的任一分点组\(D:l=y_0<y_1<\cdots<y_n=u\),式(1)分别记分组点距\(\delta(D)\)和原象集\(E_k\),式(2)就是我们用来讨论积分的一个“和数”。定义中的分组点和代表值\(\xi\)可以自由变动,然而如果\(\delta(D)\to 0\)时\(S(D)\)也收敛于定值\(s\),那么称\(f(x)\)是可积的,并称\(s\)为\(f(x)\)的积分,式(3)的记法强调了\(E\)和\(\mu\)。

\[\delta(D)=\underset{k}{\max}(y_k-y_{k-1});\;\;E_k=E(y_{k-1}\leqslant f(x)<y_k)\tag{1}\]

\[S(D)=\sum_{k=1}^n\xi_k\mu(E_k),\;\;y_{k-1}\leqslant\xi_k\leqslant y_k\tag{2}\]

\[\lim_{\delta(D)\to 0}S(D)=s=\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu\tag{3}\]

  式(2)中\(\xi_k\)分别取\(y_k,y_{k-1}\)而得到的和数,分别叫“大和数”\(\overline{S}(D)\)和“小和数”\(\underline{S}(D)\)。对两个分组点\(D_1,D_2\),可以将它们合并为分组点\(D\),不难证明式(4)的不等关系,以及大小和数之差可以任意小(必须要\(E\)有限)。这说明大和数的下确界\(\overline{S}\)与下和数的上确界\(\underline{S}\),不仅有\(\overline{S}\geqslant\underline{S}\),而且等号是成立的(式(5)),即\(f(x)\)总是可积的。

\[\underline{S}(D_i)\leqslant\underline{S}(D)\leqslant\overline{S}(D)\leqslant\overline{S}(D_j),\;(D_i,D_j\subset D)\tag{4}\]

\[\underset{D}{\sup}\underline{S}(D)=\underset{D}{\inf}\overline{S}(D)=\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu\tag{5}\]

1.2 积分的性质

  简单讨论几个积分的性质,下段的一般积分中也会用到它们,更多的性质到后面再讨论。在定义域上,记\(E_1,\cdots,E_n\)是\(E\)的一个分割,直接利用定义(交换级数顺序),可得式(6)的有限可加性。在值域上,就是讨论积分函数的线性和,证明其实没有本质困难,根本上用到的还是\(E\)的有限性。对\(f(x),g(x)\)各自的分组区间\(d_i,d'_j\),记子集\(e_{ij}=E(f(x)\in d_i,\,g(x)\in d'_j)\),不难有式(7)的不等关系(以及类似的反向关系)。两边级数求和并取极限就得到\(\int_E(f+g)\mathrm{d}\mu=\int_Ef\mathrm{d}\mu+\int_Eg\mathrm{d}\mu\),再加上显然的常数等式,就是式(8)的线性关系。

\[\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu=\sum_{i=1}^n\int_{E_i}f(x)\,\mathrm{d}\mu\tag{6}\]

\[\int_{e_{ij}}(f+g)\,\mathrm{d}\mu\leqslant \delta\mu(e_{ij})+\int_{e_{ij}}f\,\mathrm{d}\mu+\int_{e_{ij}}g\,\mathrm{d}\mu\tag{7}\]

\[\int_E(\alpha f(x)+\beta g(x))\,\mathrm{d}\mu=\alpha \int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu+\beta \int_Eg(x)\,\mathrm{d}\mu\tag{8}\]

  有限可加性和线性是两个最基本、最常用的性质,由此还能得到一些有用的性质。首先容易证明式(9)的单调性,并由此推出式(10)的绝对值不等式。特别地,如果\(f(x)\underset{\mu}{\geqslant}0\),且\(\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu=0\),则\(E(f>0)=\bigcup E\left(f>\dfrac{1}{n}\right)\)是零集,即有\(f(x)\underset{\mu}=0\)。

\[f(x)\underset{\mu}{\geqslant}g(x)\;\Rightarrow\;\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu\geqslant\int_Eg(x)\,\mathrm{d}\mu\tag{9}\]

\[\left|\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu\right|\leqslant\int_E|f(x)|\,\mathrm{d}\mu\tag{10}\]

  在Lebesgue测度空间上,可以定义Lebesgue可积(积分),积分一般记作\((L)\int_Ef(x)\,\mathrm{d}x\)或省去\((L)\),为区分Riemann积分则要使用标识\((R)\)。现在我们要证明,Lebesgue积分是兼容Riemann积分的。具体来说,如果\(f(x)\)在\([a.b]\)上Riemann可积(普通积分,不包含反常积分),那么它也是Lebesgue可积的,且有式(11)成立。从Riemann积分的定义入手,构造\([a,b]\)上的分点组列\(\{D_n\}\),满足\(D_n\subset D_{n+1},\delta(D_n)\to 0\)。在每个分点组上构造上下界阶梯函数\(\varphi_n(x),\psi_n(x)\),这些函数便是连接两种积分的桥梁,因为它们的积分极限等价于Riemann积分的定义,而且它们又都是可测函数。

\[(L)\int_a^bf(x)\,\mathrm{d}x=(R)\int_a^bf(x)\,\mathrm{d}x\tag{11}\]

  根据普通Riemann积分的定义,不难证明\(f(x)\)是有界的,从而\(\{\varphi_n(x)\},\{\psi_n(x)\}\)单调且有界,它们存在极限函数\(\varphi(x),\psi(x)\)且也是可测的。考察阶梯函数的积分并取极限,不难证得式(12)成立。另外从函数列极限的角度,有式(13)左成立,结合式(12)便有式(13)的结论。在全测度空间上,\(f(x)\)也是可测函数以及有积分式(11)。

\[(L)\int_E\varphi(x)\,\mathrm{d}x=(L)\int_E\psi(x)\,\mathrm{d}x=(R)\int_Ef(x)\,\mathrm{d}x\tag{12}\]

\[\varphi(x)\leqslant f(x)\leqslant\psi(x);\;\;\varphi(x)\underset{\mu}{=}f(x)\underset{\mu}{=}\psi(x)\tag{13}\]

2. 更一般的积分

2.1 完整的积分定义

  现在把测度定义扩展到无限的无穷可测函数上,或者也可以看成积分定义的后续部分。具体来说,实变可测函数\(f(x)\)的定义域\(E\)是\(\sigma\)-有限集,值域也可能没有上下界。\(E\)是\(\sigma\)-有限集意味着,存在一列测度有限的单调覆盖集,使得式(14)成立。扩展的积分应当是\(E_n\)上普通积分的极限,这正是限定在\(\sigma\)-有限集上而不是任意无限集上的原因。对于无界函数,自然的想法是先把函数值限定在\([-N,N]\)上,然后讨论\(N\to\infty\)时积分的极限。为了描述方便,假定\(f(x)\)被限定在\([-N,N]\)之后记作\([f]_N(x)\)(\(f(x)>N(<-N)\)的函数值修改为\(N(-N)\)。

\[E=\bigcup_{n=1}^{\infty}E_n,\;\;\mu(E_n)<\infty,\;E_1\subset E_2\subset\cdots\tag{14}\]

  为了得到更好的结果,我们需要暂时再加一个限制条件:假定\(f(x)\)是非负函数,这将是新积分与黎曼积分的一个较大差别。条件具备后,要定义的积分就是:如果式(15)右的极限存在,则称\(f(x)\)在测度空间是可积的,极限值就是\(f(x)\)的积分。当然你可能发现,这个积分定义好像比较依赖\(\{E_N\}\)和\(N\),而积分值理应跟覆盖集还有值域增序列的选取无关。其实根据式(15)右积分的递增性,不难证明任何一种新的选取都不会超过式(15)的极限值,然后由对称关系可知,所有选取的极限值一定都相等。所以式(15)定义的积分式是确定的,而且是最简洁的一种。

\[\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu=\underset{N\to\infty}{\lim}\int_{E_N}[f(x)]_N\,\mathrm{d}\mu\tag{15}\]

  现在来看\(f(x)\)的值为任意实数的情况,在已有如上定义的状况下,一个自然的想法是:分别计算函数正部\(f^+=\max(f,0)\)和负部\(f^-=\max(-f,0)\)的积分。式(16)便是积分定义的第三部分,它与式(3)(15)组成完整的积分定义。“正负部”分离可能会缩小可积函数的范围,但这更符合实际使用的需求,而且可以得到更多有意义的性质。虽然普通积分(3)没有分正负部,但式(15)的积分是完全兼容(3)的。以下就基于这个完整的积分定义,讨论剩下的积分性质。

\[\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu=\int_Ef^+(x)\,\mathrm{d}\mu-\int_Ef^-(x)\,\mathrm{d}\mu\tag{16}\]

2.2 积分的性质

  在讨论一般积分的性质时,一定会用到上面普通积分的性质,只是还要留意积分存在性的证明,以及定义第二、三部分的分步讨论。其中式(16)提醒我们,\(f(x)\)可积与\(|f(x)|\)可积是等价的,可以先在正值上讨论,然后顺便推广到一般值上。这一点与Riemann积分是不同的,Riemann积分可积还包括那种“正负部都不可积,但合在一起刚好相互抵消”的情况,Lebesgue积分并不讨论这种特殊情况。然后式(15)极限的存在性,在正值函数的情况下,其实只要证明极限存在上限即可。

  比如证明式(6)的有限可加性,先看\(f(x)>0\)的情况,设\(\{F_n\}\)是\(E\)的一个单调覆盖,则有式(17)普通积分的有限可加性。它就足以说明,\(f(x)\)在\(E\)上可积的充要条件是:它在\(\{E_i\}\)上都可积,而且取极限后也得到式(6)。对一般的\(f(x)\),它在\(E\)上可积等价于\(f^+(x),f^-(x)\)都在\(E\)上可积,结合刚刚的结论并同时将其推广到一般函数。

\[\int_{F_N}[f(x)]_N\,\mathrm{d}\mu=\sum_{i=1}^n\int_{E_i\cap F_N}[f(x)]_N\,\mathrm{d}\mu\tag{17}\]

  再来证明式(8)的线性,即如果\(f(x),g(x)\)是\(E\)上的可积函数,则\(\alpha f(x)+\beta g(x)\)也是可积函数,且有式(8)的等式。其中\(\alpha f(x)\)的可积性和等式不难证明(还是要分两步说明),下面只需证\(f(x)+g(x)\)可积且有等式成立。还是先看\(f(x),g(x)\)都为正的情况,记\(\{E_N\}\)为\(E\)的一个单调覆盖,由普通积分的单调性可有式(18)成立。中间项的极限就是\(f(x),g(x)\)的积分之和,左边不等式即说明\(f(x)+g(x)\)可积,三者同时取极限就得到式(8)。最后对于一般的\(f(x),g(x)\),分正负部也很容易得到可积性和等式。

\[\int_{E_N}[f+g]_N\,\mathrm{d}\mu\leqslant\int_{E_N}([f]_N+[g]_N)\,\mathrm{d}\mu\leqslant\int_{E_N}[f+g]_{2N}\,\mathrm{d}\mu\tag{18}\]

  有了这两大基本性质,你可以自行证明式(9)的单调性、和式(10)的绝对值不等式,以及式(19)的结论。结合这些定理,证明式(20)的可列可加性就很自然了,即\(f(x)\)可积的充要条件是:\(f(x)\)在\(E_i\)上(可列分割)可积,且有式(21)成立。考虑式(22)的划分,\(\{F_n\}\)就是\(E\)的一个单调覆盖,式(21)其实就是\(E\)上\(|f(x)|\)积分的上限,从而\(E\)上\(f(x)\)的积分存在。反之如果\(E\)上\(f(x)\)可积,则\(|f(x)|\)的积分就是\(E_i\)上\(|f(x)|\)积分的上限,即\(E_i\)上\(|f(x)|\)可积且有式(21)成立。最后易证\(\int_{F_n}f(x)\,\mathrm{d}\mu\)在\(n\to\infty\)时趋向于零(考虑\(|f(x)|\)),这样即得到式(20)。

\[\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu=0,\,(f(x)\underset{\mu}{\geqslant}0)\;\Rightarrow\;f(x)\underset{\mu}=0\tag{19}\]

\[\int_Ef(x)\,\mathrm{d}\mu=\sum_{i=1}^{\infty}\int_{E_i}f(x)\,\mathrm{d}\mu\tag{20}\]

\[\sum_{i=1}^{\infty}\int_{E_i}|f(x)|\,\mathrm{d}\mu<\infty\tag{21}\]

\[E=F_n\cup(E-F_n),\;F_n=\underset{i=1}{\overset{n}{\sum}}E_i\tag{22}\]

  最后作为练习,请自行证明积分的全连续性:如果\(f(x)\)可积,则对任意\(\varepsilon>0\)都存在\(\delta>0\),使得对任意子集\(\mu(e)<\delta\)都有式(23)成立。

\[\mu(e)<\delta\;\Rightarrow\;\left|\int_ef(x)\,\mathrm{d}\mu\right|<\varepsilon\tag{23}\]

posted on 2023-05-03 18:28  卞爱华  阅读(281)  评论(0编辑  收藏  举报

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