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En matemáticas, el concepto de medida es la generalización y formalización de las medidas geométricas y otras nociones como la probabilidad de los sucesos aleatorios. La medida es un concepto fundamental en teoría de la medida y teoría de la probabilidad .
Medida
Sea
(
Ω
,
A
)
{\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {A}})}
un espacio medible .
Una medida sobre
(
Ω
,
A
)
{\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {A}})}
es una aplicación
μ
:
A
→
[
0
,
+
∞
]
{\displaystyle \mu :{\mathcal {A}}\to [0,+\infty ]}
(véase: recta real extendida ) que verifica:
La medida del conjunto vacío es cero :
μ
(
∅
)
=
0
{\displaystyle \mu (\emptyset )=0}
.
σ
{\displaystyle \sigma }
-aditividad : la medida de una unión numerable de conjuntos disjuntos es igual a la suma de las medidas.
{
A
n
}
n
∈
N
,
A
n
∈
A
:
A
n
∩
A
m
=
∅
∀
n
≠
m
{\displaystyle \{A_{n}\}_{n\in \mathbb {N} },A_{n}\in {\mathcal {A}}:A_{n}\cap A_{m}=\emptyset \,\,\forall n\neq m}
⇒
μ
(
⋃
n
∈
N
A
n
)
=
∑
n
∈
N
μ
(
A
n
)
{\displaystyle \Rightarrow \mu \left(\bigcup _{n\in \mathbb {N} }A_{n}\right)=\sum _{n\in \mathbb {N} }\mu (A_{n})}
.
La terna
(
Ω
,
A
,
μ
)
{\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {A}},\mu )}
se denomina espacio de medida .
Medida contadora : la terna
(
Ω
,
P
(
Ω
)
,
μ
)
{\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {P}}(\Omega ),\mu )}
es un espacio de medida, donde:
μ
(
A
)
=
{
#
A
si
A
≠
∅
0
si
A
=
∅
,
∀
A
⊆
Ω
{\displaystyle \mu (A)=\left\{{\begin{aligned}\#A\quad &{\text{si }}A\neq \emptyset \\0\quad &{\text{si }}A=\emptyset \end{aligned}}\right.,\qquad \forall A\subseteq \Omega }
.
donde
#
A
{\displaystyle \#A}
denota el número de elementos de
A
{\displaystyle A}
.
Medida de Dirac : fijado un elemento
ω
∈
Ω
{\displaystyle \omega \in \Omega }
la terna
(
Ω
,
P
(
Ω
)
,
δ
ω
)
{\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {P}}(\Omega ),\delta _{\omega })}
es un espacio de medida, donde:
δ
ω
(
A
)
=
{
1
si
ω
∈
A
0
si
ω
∉
A
,
∀
A
⊆
Ω
{\displaystyle \delta _{\omega }(A)=\left\{{\begin{aligned}1\quad &{\text{si }}\omega \in A\\0\quad &{\text{si }}\omega \notin A\end{aligned}}\right.,\qquad \forall A\subseteq \Omega }
.
Medida de Lebesgue : definida en
(
R
n
,
M
)
{\displaystyle (\mathbb {R} ^{n},{\mathcal {M}})}
, (donde
M
{\displaystyle {\mathcal {M}}}
es la
σ
{\displaystyle \sigma }
-álgebra de Lebesgue), es la única medida invariante por traslaciones que extiende la noción de longitud de los intervalos en
R
{\displaystyle \mathbb {R} }
.
Propiedades de las medidas
Aditividad finita :
A
1
,
.
.
.
,
A
n
∈
A
:
A
i
∩
A
j
=
∅
∀
i
≠
j
{\displaystyle A_{1},...,A_{n}\in {\mathcal {A}}:A_{i}\cap A_{j}=\emptyset \,\,\forall i\neq j}
⇒
μ
(
⋃
i
=
1
n
A
i
)
=
∑
i
=
1
n
μ
(
A
i
)
∀
n
∈
N
{\displaystyle \Rightarrow \mu \left(\bigcup _{i=1}^{n}A_{i}\right)=\sum _{i=1}^{n}\mu (A_{i})\quad \forall n\in \mathbb {N} }
Monotonía :
A
,
B
∈
A
:
A
⊂
B
{\displaystyle A,B\in {\mathcal {A}}:A\subset B}
⇒
μ
(
A
)
≤
μ
(
B
)
{\displaystyle \Rightarrow \mu (A)\leq \mu (B)}
Continuidad creciente :
{
A
n
}
n
∈
N
,
A
n
∈
A
:
A
n
⊆
A
n
+
1
∀
n
∈
N
{\displaystyle \{A_{n}\}_{n\in \mathbb {N} },A_{n}\in {\mathcal {A}}:A_{n}\subseteq A_{n+1}\,\,\forall n\in \mathbb {N} }
⇒
μ
(
⋃
n
∈
N
A
n
)
=
lim
n
→
+
∞
μ
(
A
n
)
{\displaystyle \Rightarrow \mu \left(\bigcup _{n\in \mathbb {N} }A_{n}\right)=\lim _{n\to +\infty }\mu (A_{n})}
Continuidad decreciente :
{
A
n
}
n
∈
N
,
A
n
∈
A
:
A
n
⊇
A
n
+
1
∀
n
∈
N
∧
μ
(
A
1
)
<
+
∞
{\displaystyle \{A_{n}\}_{n\in \mathbb {N} },A_{n}\in {\mathcal {A}}:A_{n}\supseteq A_{n+1}\,\,\forall n\in \mathbb {N} \,\,\land \,\,\mu (A_{1})<+\infty }
⇒
μ
(
⋂
n
∈
N
A
n
)
=
lim
n
→
+
∞
μ
(
A
n
)
{\displaystyle \Rightarrow \mu \left(\bigcap _{n\in \mathbb {N} }A_{n}\right)=\lim _{n\to +\infty }\mu (A_{n})}
σ
{\displaystyle \sigma }
-subaditividad : la medida de una unión numerable de conjuntos (no necesariamente disjuntos) es menor o igual a la suma de las medidas.
{
A
n
}
n
∈
N
,
A
n
∈
A
{\displaystyle \{A_{n}\}_{n\in \mathbb {N} },A_{n}\in {\mathcal {A}}}
⇒
μ
(
⋃
n
∈
N
A
n
)
≤
∑
n
∈
N
μ
(
A
n
)
{\displaystyle \Rightarrow \mu \left(\bigcup _{n\in \mathbb {N} }A_{n}\right)\leq \sum _{n\in \mathbb {N} }\mu (A_{n})}
.
Toda medida definida en
P
(
Ω
)
{\displaystyle {\mathcal {P}}(\Omega )}
es medida exterior, pero el recíproco no es cierto.
El interés de las medidas exteriores recae en que son fáciles de construir y en que se puede aplicar el teorema de Carathéodory para construir medidas a partir de ellas:
Además, si
μ
∗
(
E
)
=
0
{\displaystyle \mu ^{*}(E)=0}
, entonces
E
∈
M
{\displaystyle E\in {\mathcal {M}}}
(y naturalmente
μ
(
E
)
=
0
{\displaystyle \mu (E)=0}
), lo que implica que
(
Ω
,
M
,
μ
)
{\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {M}},\mu )}
es un espacio de medida completo .
Thierry Gallouët, Raphaèle Herbin : Mesure, intégration, probabilités , Ellipses, 2013.
Th. Hawkins, The Lebesgue's Theory of Integration , Madison, 1970.
A. Michel, Constitution de la théorie moderne de l'intégration , París, 1992.
Jean-Pascal Ansel, Yves Ducel, Exercices corrigés en théorie de la mesure et de l'intégration , Ellipses 1995, ISBN 2-7298-9550-7 .