TEORIE MÍRY A INTEGRÁLU UČEBNÍ TEXT PRO MAA068 VERZE

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "TEORIE MÍRY A INTEGRÁLU UČEBNÍ TEXT PRO MAA068 VERZE"

Transkript

1 TEORIE MÍRY A INTEGRÁLU UČEBNÍ TET PRO MAA068 VERZE JAN MALÝ Obsah 1. Poem míry 1 2. Vněší míra 4 3. Ještě o rozšiřování měr 8 4. Lebesgueova míra 9 5. Lebesgue-Stieltesovy míry Měřitelná zobrazení a měřitelné funkce Abstraktní Lebesgueův integrál Záměna limity a integrálu Součin měr a Fubiniova věta Prostory L p Věty o konvergenci Znaménkové míry erivování a rozklad měr Aplikace na distribuční funkce 30 Restřík Poem míry 1.1. Množinové funkce. Nechť e abstraktní množina a G 2. Značíme Jakákoli funkce R = [, + ]. τ : G R se nazývá množinová funkce. Množinové funkce se většinou používaí k měření množin. Někdy budeme používat pro množinovou funkci značení (G, τ), abychom současně uvedli i znak pro eí definiční obor Příklad. G může být systém všech obdélníků a τ může přiřadit každému z nich obsah obvod počet vrcholů Užitečnost těchto příkladů pro další rozvo teorie e rozdílná élka intervalu. Nechť a, b R, a b. Množinu I { [a, b], [a, b), (a, b], (a, b) } nazveme (ednorozměrným) intervalem. Množinový systém všech omezených ednorozměrných intervalů v R značíme I 1. Na I 1 definueme množinovou funkci délka intervalu předpisem (1.1) l 1 (I) = b a, I { [a, b], [a, b), (a, b], (a, b) } ěkui Prof. r. Luďkovi Zaíčkovi, rsc. za cenné připomínky. ěkui všem studentům, kteří se podíleli na ladění předchozích verzí. 1

2 1.4. Elementární obem vícerozměrného intervalu. Množinu Q R n nazveme n-rozměrným intervalem, estliže existuí ednorozměrné intervaly I 1,..., I n R tak, že Q = I 1 I n. Množinu všech omezených n-rozměrným intervalů budeme značit I n. Každému n-rozměrnému intervalu Q přiřadíme eho obem předpisem l n (Q) = l 1 (I 1 )... l 1 (I n ), kde l 1 (I) e ako v 1.3. Jedním z prvních cílů teorie míry e naít vhodné rozšíření těchto množinových funkcí Plán. Zatím neumíme ani říci, co e obsah kruhu. Chtěli bychom zavést širokou třídu množin, tzv. měřitelné množiny, a na nich množinovou funkci, tzv. Lebesgueovu míru (pro popis pomů obsah, obem), tak, aby všechny intervaly byly měřitelné a eich míra byla eich elementární obem, ale také aby byly i iné představitelné množiny měřitelné (geometrické obrazce a tělesa), a aby se s třídou měřitelných množin a mírou dobře zacházelo. Přirozené požadavky: Např. sednocení (spočetně mnoha) měřitelných množin e měřitelné Pokud sou množiny disunktní, míra eich sednocení e součet eich měr Požadované vlastnosti shrneme do axiomů. Výběr axiomů e výsledek práce matematiků, kteří zistili, co vše mohou požadovat a vzdali se naopak nesplnitelných požadavků (např. na měřitelnost každé množiny). Konstrukce Lebesgueovy míry není ediná aplikace teorie, naopak, na pomech, které nyní budeme budovat, e postavena např. celá teorie pravděpodobnosti Jordan-Peanův obem. Z historického a didaktického hlediska e důležité rozšíření elementárního obemu na tzv. Jordan-Peanův obem. Tato množinová funkce e používána ke středoškolským definicím obemu. efinice e založena na následuící myšlence, kterou zde pouze naznačíme. Uvažueme v prostoru krychlovou síť, kterou porovnáváme s měřenou množinou. Sečteme-li elementární obemy krychlí, protínaících měřenou množinu, dostaneme horní součet. Sečteme-li elementární obemy krychlí, obsažených v měřené množině, dostaneme dolní součet. Čím emněší e sít, tím přesněi horní a dolní součty aproximuí obem množiny. Pokud při zemňování horní součty a dolní součty spěí ke společné reálné limitě, řekneme, že množina e J.P.-měřitelná a nazveme tuto společnou limitu Jordan-Peanovým (J.P.) obemem měřené množiny. Tímto způsobem lze měřit obem těles a obsah obrazců známých z geometrie. Není těžké zkonstruovat množiny, které nesou J.P. měřitelné. Navíc, konečné sednocení J.P.-měřitelných množin e J.P.-měřitelné, ale spočetné sednocení už nemusí. J.P.-obem tedy není naše cílová meta, budeme směřovat k lepšímu rozšíření elementárního obemu Rozšíření a zúžení množinové funkce. Nechť e abstraktní množina, U, V 2, µ e množinová funkce na U a ν e množinová funkce na V. Říkáme, že ν e rozšíření µ, estliže U V a µ(a) = ν(a) pro každou A U. Naopak, množinovou funkci µ v tomto případě nazýváme zúžením množinové funkce ν z V na U a značíme i ν U. Relace býti rozšíření e uspořádání na třídě všech množinových funkcí na Okruh, σ-algebra,.... Nechť e abstraktní množina. Systém O podmnožin se nazývá okruh, estliže (O-1) O, (O-2) A, B O = A \ B O. (O-3) A, B O = A B O. Z axiomů snadno dostaneme též A, B O = A B O Indukcí dostaneme, že každý okruh e tedy uzavřen na konečná sednocení a konečné průniky A 1,..., A m O = A 1 A m O, A 1 A m O Požadueme-li uzavřenost na spočetná sednocení (a v důsledku na spočetné průniky), dostaneme axiomy σ-okruhu.. Tedy σ-okruh e množinový systém, který splňue (σ-o-1) O, (σ-o-2) A, B O = A \ B O. (σ-o-3) A 1, A 2, O = A O. 2

3 Algebra e definována ako okruh obsahuící celý prostor. σ-algebra e definována ako σ-okruh obsahuící celý prostor. Je to nedůležitěší množinový systém pro teorii míry. K ověření, že množinový systém S e σ-algebra stačí tyto axiomy (SA-1) S, (SA-2) A S = \ A S, (SA-3) A S, = 1, 2,... = A S. Je-li S σ-algebra na, dvoice (, S) se nazývá měřitelný prostor. Množiny A S se nazývaí S- měřitelné množiny. Nehrozí-li nedorozumění, budeme mluvit krátce o měřitelných množinách Příklady. (a) {, } e σ-algebra. (b) Systém 2 všech podmnožin množiny e σ-algebra. (c) Borelovské množiny na topologickém prostoru tvoří σ-algebru. (d) Lebesgueovsky měřitelné množiny tvoří σ-algebru. (e) J.-P.-měřitelné množiny tvoří okruh, ne σ-okruh, ne algebru (f) Systém všech konečných (disunktních) sednocení intervalů tvoří algebru, ne σ-algebru (g) Systém všech konečných (disunktních) sednocení omezených intervalů tvoří okruh, ne σ-okruh, ne algebru (h) Systém všech konečných (disunktních) sednocení omezených intervalů tvaru (a, b] tvoří okruh, ne σ-okruh, ne algebru. (i) Systém všech spočetných (disunktních) sednocení omezených intervalů netvoří ani okruh. () Systém všech uzavřených (resp. otevřených) podmnožin topologického prostoru netvoří ani okruh (protože není uzavřen na množinový rozdíl) Generování množinových systémů. Je-li F libovolný systém podmnožin, potom existue nemenší σ-algebra obsahuící F. Tuto σ-algebru dostaneme ako průnik všech σ-algeber obsahuících F a značíme i σ(f). Podobně můžeme generovat iné množinové systémy, např. okruhy. Okruh z příkladu (g) e generovaný systémem I Borelovské množiny. Nechť e topologický prostor a G e systém všech eho otevřených podmnožin. Potom definueme B() ako nemenší σ-algebru obsahuící G (viz. 1.10). σ-algebra B() obsahue kromě otevřených množin též všechny uzavřené množiny. V R sou borelovské všechny intervaly, množina všech racionálních čísel, atd. Příklady neborelovských množin se konstruuí velmi těžko Míra. Nechť (, S) e měřitelný prostor. Množinová funkce µ : S [0, ] se nazývá míra, estliže splňue (Mi-1) µ( ) = 0, (Mi-2) (σ-additivita) estliže A S, = 1, 2,..., sou po dvou disunktní, potom µ( A ) = µ(a ). Troice (, S, µ) se nazývá prostor s mírou. Zdůrazněme, že definice míry zahrnue, že hodnoty sou nezáporné a definiční obor e σ-algebra Příklady měr. (a) iracova míra δ a : e libovolná množina, a, S = 2, { 1, a A, δ a (A) = 0, a / A. (b) Počítací míra e libovolná množina, S = 2. Počítací míra přiřadí každé množině A počet eích prvků. Nekonečným množinám přiřadí prostě, nerozlišue nekonečné mohutnosti. (c) Lebesgueova míra zobecňue poem délky intervalu, obsahu obrazce či obemu tělesa. (d) Hausdorffova míra e druh n-rozměrné míry v R d. Zobecňue poem délky křivky (n = 1), a povrchu zakřivené plochy (n = 2, d = 3) Terminologie teorie míry. Míra µ na měřitelném prostoru (, S) se nazývá (a) konečná, estliže µ() <, 3

4 (b) σ-konečná, estliže existuí 1, 2, S tak, že µ( ) < a =, (c) pravděpodobnostní, estliže µ() = 1, (d) úplná, estliže každá podmnožina množiny míry nula e měřitelná (a tudíž také míry nula). Fráze skoro všude nebo µ-skoro všude se používá ve spoení s vlastností bodů množiny. Řekneme-li, že taková vlastnost platí skoro všude (nebo ve skoro všech bodech), znamená to, že e splněna až na množinu míry nula, neboli, že existue množina N S míry nula tak, že vlastnost e splněna ve všech bodech množiny \ N. Používá se zeména pro rovnost a nerovnosti mezi funkcemi a pro bodovou konvergenci posloupnosti funkcí Trik zdisunktnění. Nechť A 1, A 2, S. Potom existuí po dvou disunktní E 1, E 2, S tak, že A 1 A k = E 1 E k, k = 1, 2,.... Tuto vlastnost maí E 1 = A 1, E 2 = A 2 \ A 1, E 3 = A 3 \ (A 1 A 2 ) Větička (Vlastnosti míry). Nechť A S. (a) A 1 A 2 = µ(a 1 ) µ(a 2 ). (b) Jestliže A S, = 1, 2,..., A 1 A 2..., potom µ( A ) = lim µ(a ). (c) Jestliže A S, = 1, 2,..., A 1 A 2..., a estliže µ(a 1 ) <, potom µ( A ) = lim µ(a ). ůkaz. (a) e snadné. K důkazu (b) použieme trik zdisunktnění (c): Použieme (b) na A 1 \A Příklad. Nechť µ e počítací míra na N a A = {, +1,... }. Potom A, a přesto µ(a ). Je to tím, že v 1.16 (c) není splněn předpoklad o konečnosti µ(a 1 ). 2. Vněší míra V této kapitole uvedeme obecné schéma používané ke konstrukci měr. Motivem sou aplikace na konstrukce měr v analýze, zvláště Lebesgueovy míry, a aplikace v teorii pravděpodobnosti Vněší míra. Vněší mírou na množině rozumíme množinovou funkci γ : 2 [0, ] (tedy definovanou na všech podmnožinách ) splňuící následuící požadavky: (VM-1) γ( ) = 0, (VM-2) A B = γ(a) γ(b), (VM-3) γ( A ) γ(a ) (σ-subadditivita). S vněšími měrami se budeme setkávat především ako s mezistupněm při konstrukci míry Z výchozí množinové funkce k vněší míře. Nechť G 2 a τ : G [0, ] e množinová funkce na splňuící (2.1) G, τ( ) = 0. Podmínce (2.1) budeme říkat počáteční podmínka. Pro A položme τ (A) = inf{ τ(g ) : G G, G A} (uvědomte si, že inf = + ). Každý součet kde τ(g ), G G, G A, nazveme horním součtem k τ (A). Užitečnost konstrukce dokládá následuící věta. 4

5 2.3. Věta. Nechť G, τ a τ sou ako v 2.2. Potom τ e vněší míra. ůkaz. (VM-1) a (VM-2) sou zřemé. (VM-3): Chceme-li dokázat τ ( A ) τ (A ), zřemě se stačí omezit na případ, kdy na pravé straně máme konečné číslo. Volme ε > 0 a nalezněme G i G, i, = 1, 2,..., tak, aby G i A a τ(g i ) < τ (A ) + 2 ε. Potom Tedy,i=1 i=1 G i A a i=1,i=1 τ(g i ) τ (A ) + ε. τ ( A ) τ (A ) + ε Lebesgueova vněší míra. Nechť (I, l) e množinová funkce elementární obem n-rozměrného intervalu, viz (Index n, označuící dimenzi, budeme často vynechávat.) Vněší míra l se nazývá Lebesgueova vněší míra v R n. Množinová funkce l umí měřit všechny množiny, ale není aditivní. Proto v dalším se budeme snažit z ní vytvořit aditivní funkci (dokonce míru), za což zaplatíme zúžením definičního oboru. Výsledný obor všech měřitelných množin však iž bude dostatečně bohatý pro všechny aplikace. Při vytváření vněší míry se obecně můžeme dočkat nemilého překvapení, např. že výsledná vněší míra přiřadí triviálně každé množině nulu. Následuící větička praví, že rozšíření elementárního obemu bylo úspěšné Větička (Vněší míra intervalu). Je-li Q I, pak l (Q) = l(q). ůkaz. Předpokládeme neprve, že interval Q e kompaktní, t. uzavřený a omezený, a meze sou racionální. Zvolme ε > 0. Nademe posloupnost {G k } intervalů tak, že Q a l(g k ) < l (Q) + ε. k=1 G k k=1 Můžeme předpokládat, že G k sou otevřené a eich meze sou racionální, neboť každý interval G e obsažen v otevřeném intervalu G s racionálními mezemi, ehož obem se od obemu G libovolně málo liší. Potom ovšem z kompaktnosti Q plyne, že existue m přirozené tak, že m Q G k. Máme vyádření kde všechna čísla a i, b i, a i, bi množinu krychlí a pro K Q označme Máme l(q) = k=1 Q = [a 1, b 1 ] [a n, b n ], G k = (a 1 k, b 1 k) (a n k, b n k), k = 1, 2,..., m, sou racionální. Buď q eich nemenší společný menovatel. Uvažume { ( Q = z1 q, z1+1 q β K k = K Q, K Q l(k) K Q ) ( znq, zn+1 ) } q : z Z n { 1, když K G k, 0 inak. m m m βk K l(k) = βk K l(k) = l(g k ). k=1 5 k=1 K Q k=1

6 Tím e důkaz hotov pro kompaktní interval s racionálními mezemi. V obecném případě dokončíme důkaz tak, že Q budeme aproximovat posloupností kompaktních intervalů s racionálními mezemi zevnitř γ-měřitelné množiny. Nechť γ e abstraktní vněší míra na. Množinu M nazveme γ- měřitelnou (podle Carathéodoryho), estliže pro každou testovací množinu T platí γ(t ) = γ(t M) + γ(t \ M) Systém všech (carathéodoryovsky) měřitelných množin značíme M(γ) a množinovou funkci γ M(γ) značíme γ. K důkazu γ-měřitelnosti množiny M stačí ověřit pouze nerovnost γ(t ) γ(t M) + γ(t \ M), a to eště samozřemě en v případech, kdy γ(t ) < Věta (Carathéodoryova). Nechť γ e abstraktní vněší míra na. Pak systém M(γ) tvoří σ-algebru a γ e úplná míra. ůkaz. Ihned e vidět, že, M(γ), a estliže M M(γ), potom i \ M M(γ). Buďte A, B M(γ), chceme ukázat, že i A B M(γ). Volme tedy testovací množinu T. Použieme postupně T pro testování měřitelnosti A a T A, T \ A pro testování měřitelnosti B. ostaneme (symbolem M c budeme značit \ M) γ(t ) = γ(t A) + γ(t A c ), takže (použieme také subadditivitu γ) γ(t A) = γ(t A B) + γ(t A B c ), γ(t A c ) = γ(t A c B) + γ(t A c B c ), γ(t ) = γ(t A B) + γ(t A B c ) + γ(t A c B) + γ(t A c B c ) γ(t (A B)) + γ(t (A B) c ). Kombinací operací doplňku a sednocení lze také odvodit měřitelnost rozdílů a konečných sednocení. Měme nyní posloupnost {E } po dvou disunktních γ-měřitelných množin. Indukcí dostaneme z předchozího, že pro každé m = 1, 2,... a pro každou testovací množinu T e m m (2.2) γ(t ) = γ(t E ) + γ(t \ E ) Podrobněi: pro m = 1 e to měřitelnost E 1. Platí-li (2.2) pro m, použieme testovací množinu T \ m E na měřitelnost E m+1 a dostaneme (2.3) γ(t \ m m+1 E ) = γ(t E m+1 ) + γ(t \ E ). Sečtením (2.2) a (2.3) dostaneme (2.2) pro m + 1. Z (2.2) máme hned m γ(t ) γ(t E ) + γ(t \ E ) a odtud limitním přechodem pro m (2.4) γ(t ) γ(t E ) + γ(t \ E ). Nyní dokážeme, že pro A M(γ) e A M(γ). Vyrobíme po dvou disunktní E z A podle Potom E M(γ) podle první části důkazu. Použieme σ-subadditivitu γ na (2.4) a dostaneme γ(t ) = γ(t E ) + γ(t \ E ) γ(t E ) + γ(t \ E ), 6

7 což dává γ-měřitelnost množiny E = A. Zbývá dokázat, že γ e míra. Víme, že γ( ) = 0. Buď {E } posloupnost po dvou disunktních γ- měřitelných množin. Potom použieme (2.4) na T = (pro ) a σ-subadditivitu γ (pro ) a dostaneme E γ( E ) = γ(e ). Úplnost míry γ e snadná Základní konstrukce. Základní schéma konstrukce míry probíhá ve dvou krocích. Vydeme z nezáporné množinové funkce (G, τ), od které nechceme téměř nic předpokládáme en počáteční podmínku (2.1). V prvním kroku vytvoříme podle 2.2 a 2.3 vněší míru τ, v druhém kroku pak podle 2.6 a 2.7 (úplnou) míru (M(τ ), τ ). Pro výslednou míru zavedeme zkrácené značení (2.5) (G, τ ) := (M(τ ), τ ). Konstrukci obvykle považueme za úspěšnou, estliže (G, τ ) e rozšířením (G, τ). Tento případ nastává při konstrukci Lebesgueovy míry, což záhy uvidíme Lemma (Test měřitelnosti). Nechť (G, τ) e nezáporná množinová funkce na splňuící počáteční podmínku (2.1) a H e libovolná množina. Nechť H splňue podmínku Potom H G. G G : G H G, G \ H G, τ(g) = τ(g H) + τ(g \ H). ůkaz. Nechť T e libovolná testovací množina. Nechť τ(g ) e horní součet k τ (T ). Potom τ(g H) e horní součet k τ (T H) a τ(g \ H) e horní součet k τ (T \ H). Tedy τ (T H) + τ (T \ H) τ(g H) + τ(g \ H) = τ(g ). Přechodem k infimu přes všechny horní součty dostaneme τ (T H) + τ (T \ H) τ (T ). Tedy H e τ -měřitelná množina Měřitelnost intervalů. Každá interval I I v R n e l -měřitelný. ůkaz. Nechť H e poloprostor tvaru {x R n : x i < a}, kde a R. Potom pro každý interval Q I n e Q H I n, Q \ H I n a l(q H) + l(q \ H) = l(q). Tedy H M n podle tvrzení 2.9. Jelikož každý interval lze napsat ako průnik poloprostorů, e každý interval měřitelný Lebesgueova míra v R n. Lebesgueova míra v R n e zúžení Lebesgueovy vněší míry na systém všech lebesgueovsky měřitelných množin, neboli (I, l ). Je to tedy výsledek základní konstrukce z původní množinové funkce (I, l), speciálně, víme, že to e míra, a to úplná. Lebesgueovu míru v R n budeme značit (M n, λ n ). Množiny náležeící M n budeme nazývat lebesgueovsky měřitelné množiny. Index n označuící dimenzi budeme většinou vynechávat. Podle vět 2.5 a 2.10 e Lebesguoeva míra rozšířením množinové funkce (I, l). 7

8 3. Ještě o rozšiřování měr 3.1. ynkinův systém. Nechť e abstraktní množina. Systém množin 2 se nazývá ynkinův systém, e-li splněno (-1),, (-2) A, B, B A = A \ B. (-3) Jestliže A sou po dvou disunktní, pak A. Každá σ-algebra e ynkinův systém. ůležitost ynkinových systémů spočívá v tom, že sou li µ, ν dvě míry na (, S), µ() = ν() <, potom systém množin {A S : µ(a) = ν(a)} e ynkinův systém (obecně ne σ-algebra: uvažute např. míry A λ({x A : x > 0}) a A λ({x A : x < 0}) na intervalu [ 1, 1]) Generování ynkinových systémů. Je-li F libovolný systém podmnožin, potom existue nemenší ynkinův systém obsahuící F. Tento ynkinův systém dostaneme ako průnik všech ynkinových systémů obsahuících F; budeme e značit δ(f). ále budeme značit σ(f) nemenší σ-algebru obsahuící F Věta o ynkinových systémech. Nechť F e systém podmnožin uzavřený na konečné průniky. Potom δ(f) = σ(f). ůkaz. Nechť A σ(f). Označme F A = {B σ(f) : A B δ(f)}. Jestliže A F, pak F A e ynkinův systém obsahuící F, tedy F A δ(f). Nechť nyní A δ(f), potom podle předchozího kroku e F A ynkinův systém a obsahue F. Pak ale podobně ako v předchozím kroku e F A δ(f). okázali sme, že systém δ(f) e uzavřený na průniky. Každý ynkinův systém uzavřený na průniky e však zřemě σ-algebra, tedy δ(f) e σ-algebra obsahuící F. Z minimality obou systémů plyne, že δ(f) = σ(f) Věta o ednoznačnosti. Nechť F e systém podmnožin uzavřený na konečné průniky. Nechť µ a ν sou míry na σ(f), které se shoduí na F. Jestliže existuí k F tak, že µ( k ) < a k =, pak µ = ν na σ(f). ůkaz. Pro každé k N e systém množin {A σ(f) : µ(a k ) = ν(a k )} ynkinův systém obsahuící F a δ(f) = σ(f) (rovnost nastává podle věty 3.3). Každou množinu A σ(f) můžeme napsat ako po dvou disunktní sednocení A = A, k N kde A 1 = A 1, A 2 = (A \ 1 ) 2, A 3 = (A \ ( 1 2 )) 3,.... Protože podle výše dokázaného e µ(a ) = ν(a ) pro všechna N, dostáváme µ(a) = ν(a) Pramíra. Nechť e abstraktní množina a O 2 e okruh. Množinová funkce π : O [0, ] se nazývá pramíra, estliže splňue (Pr-1) π( ) = 0, (Pr-2) estliže A O, A O, = 1, 2,..., A sou po dvou disunktní a A = A, potom π(a) = π(a ). Požadavek, že hodnoty sou nezáporné a definiční obor e okruh, e součástí definice pramíry. V případě pramíry se může stát, že sednocení po dvou disunktních množin z O neleží v O, což není v rozporu s (Pr-2). Řekneme, že pramíra π na O e σ-konečná, estliže existuí O tak, že π( ) <, = 1, 2,..., a = Hopfova věta. Nechť O e okruh podmnožin a π e pramíra na O. Nechť S 0 e nemenší σ- algebra obsahuící O. Potom existue míra µ 0 na S 0, která rozšiřue π. Jestliže π e σ-konečná, pak e taková míra µ 0 na S 0 určena ednoznačně. 8

9 ůkaz. Neprve ukážeme, že π e rozšíření π. Zvolme A O. Potom podle tvrzení 2.9 e A M(π ) = O. Potřebueme ukázat, že π(a) = π (A) (= π (A)). Jelikož π(a) e horní součet k π (A), máme π (A) π(a). Nechť A O, = 1, 2,..., A A. Vytvořme z {A } po dvou disunktní systém {E } podle Pak podle (Pr-2) π(a) = π(a E ) π(e ) π(a ). Předeme-li na pravé straně k infimu přes všechny horní součty, dostaneme π(a) π (A). Tím sme dokázali, že π e rozšíření π. Míra π S 0 e hledané rozšíření π na S 0. Je-li navíc π σ-konečná, pak z věty 3.4 plyne ednoznačnost takového rozšíření Zúplnění míry. Nechť (, S, µ) e prostor s mírou. Potom existue neužší rozšíření míry (S, µ) na úplnou míru. Výsledná míra se nazývá zúplněním míry µ a značí (S, µ). Konstruue se ako (okažte ako cvičení!) S := {E : E, E S : E E E, µ(e \ E ) = 0}, µ(e) := µ(e ) (= µ(e )) Poznámka. Při rozšiřování měr se často kombinue Hopfova věta se zúplněním míry, abychom dostali rozšíření z pramíry na úplnou míru. 4. Lebesgueova míra 4.1. Regulární borelovské míry. Nechť (S, µ) e míra na R n. Řekneme, že µ e regulární borelovská míra, estliže B(R n ) S a každá E S e obsažená v A B(R n ) tak, že µ(a \ E) = 0. Radonova míra na R n e taková regulární borelovská míra na R n, že míra každé kompaktní podmnožiny R n e konečná Lebesgueova míra v R n -opakování. Připomeňme, že Lebesgueova míra v R n e zúžení Lebesgueovy vněší míry na systém všech lebesgueovsky měřitelných množin. Je to tedy výsledek základní konstrukce z původní množinové funkce (I, l), speciálně, víme, že to e míra, a to úplná. Lebesgueovu míru v R n značíme (M n, λ n ). Množiny náležeící M n nazýváme lebesgueovsky měřitelné množiny. Index n označuící dimenzi většinou vynecháváme Podle vět 2.5 a 2.10 e Lebesguoeva míra rozšířením množinové funkce (I, l). σ-algebru borelovských podmnožin R n můžeme (alternativně) definovat ako σ(i) Věta (Měřitelnost borelovských množin). Každá borelovská podmnožina R n e lebesgueovsky měřitelná. ůkaz. Podle lemmatu 2.10 e každý interval měřitelný. Jelikož borelovská σ-algebra e generovaná intervaly a M(l ) e σ-algebra, e B(R n ) M(l ) Lemma (O vněší míře). Nechť E R n. Potom (a) existue posloupnost {G } otevřených množin tak, že G E a λ(g ) l (E), (b) existue borelovská množina A E tak, že λ(a) = l (E). ůkaz. (a) Můžeme předpokládat, že l (E) <. Pak de vlastně o to dokázat, že ke každému ε > 0 existue otevřená množina G E tak, že λ(g) < l (E) + ε. Zvolme tedy ε > 0 a naděme vhodný horní součet k l (E), tedy posloupnost {Q i } otevřených intervalů tak, že E Q i, l(q i ) < λ(e) + ε. i i Položme G = Q i. i N 9

10 Potom G e zřemě otevřená nadmnožina E a l (G) i l(q i ) < l (E) + ε. (b) Nechť G sou ako v (a), pak A := G má požadovanou vlastnost a e typu G δ, tedy borelovská Věta (Struktura měřitelných množin). Nechť E M. Potom (a) existue posloupnost {G } otevřených množin tak, že G E a l (G \ E) 0, (b) existue posloupnost {F } uzavřených množin tak, že F E a l (E \ F ) 0, (c) existue posloupnost {K } kompaktních množin tak, že K E a l ( E \ K ) = 0. Naopak, každá množina E R n maící některou z vlastností (a), (b), (c) leží v M. (V první části věty, dokud předpokládáme měřitelnost E, lze nahradit l mírou λ.) ůkaz. (a) Podobně ako v lemmatu 4.4 (a) de o to dokázat, že ke každému ε > 0 existue otevřená množina G E tak, že λ(g \ E) < ε. Pro množiny konečné míry to plyne přímo z lemmatu 4.4 (a). V obecném případě napíšeme množinu E ve tvaru po dvou disunktního sednocení množin z M ako E = E k, kde λ(e k ) <, Pro každé k N nademe podle prvního kroku otevřenou množinu k N G k E k tak, že λ(g k \ E k ) < 2 k ε. Potom pro G = k Gk platí G E a λ(g \ E) < ε. (b) dostaneme z (a) přechodem k doplňkům. (c) Podle (b) existue posloupnost {F k } uzavřených množin tak, že ( F k E a λ E \ ) F k = 0. k Množiny F k [ m, m] n, k, m = 1, 2,..., sou kompaktní a lze e uspořádat do posloupnosti. Pokud E má některou z vlastností (a), (b), (c), pak se liší od borelovské množiny o množinu míry nula. Borelovské množiny sou M-měřitelné podle věty 4.3. Pokud N R n e l -nulová, potom podle lemmatu 4.4 (b) existue borelovská množina A N nulové míry. Jelikož λ e úplná, e N měřitelná množina nulové míry. Tedy také E M ůsledek. Lebesgueova míra e Radonova. ůkaz. Nechť E M. Podle věty 4.5 existue posloupnost {G } otevřených množin tak, že G E a l (G \ E) 0, Potom A := G e borelovská nadmnožina E která se od E liší en o nulovou množinu. Tedy λ e regulární borelovská míra. Každá kompaktní podmnožina R n e omezená a tudíž má zřemě konečnou Lebesgueovu míru. Lebesgueova míra e tedy Radonova Věta ( Jednoznačnost Lebesgueovy míry). Nechť (S, µ) e úplná regulární borelovská míra na R n, která rozšiřue (I, l). Potom (S, µ) = (M, λ). ůkaz. Podle věty o ednoznačnosti 3.4 e µ = λ na B(R n ). Borelovská regularita a úplnost znamenaí, že obě míry sou právě zúplněním své restrikce na B(R n ). Jelikož zúplnění e ednoznačné, e S = M a µ = λ Lebesgueovsky neměřitelné množiny. Ačkoli Lebesgueova míra e definována ako neužší, e dostatečně široká. Existuí sice Lebesgueovsky neměřitelné množiny, ale důkaz eich existence není konstruktivní. Filosoficky vzato, z hlediska výpočtů v aplikacích nemůže mít vliv na výsledek, zda neměřitelné množiny existuí nebo ne. Vynechat důkaz měřitelnosti množiny, e-li eí měřitelnost požadována, e však hrubou matematickou chybou. 10

11 5. Lebesgue-Stieltesovy míry 5.1. Neklesaící funkce. Nechť F : R R e neklesaící funkce. Potom F má v každém bodě x R ednostranné limity F (x+) := lim F (y), F (x ) := lim F (y) y x+ y x a v nevlastních bodech ednostranné limity F ( +) := lim F (y), F (+ ) := lim F (y) y + y 5.2. Lebesgue-Stieltesova míra. Radonova míra µ na (R, S) se nazývá Lebesgue-Stieltesova míra. Řekneme, že Lebesgue-Stieltesova míra µ e indukovaná neklesaící zprava spoitou funkcí F, (značíme µ = µ F ), estliže (5.1) < a < b < = F (b) F (a) = µ ( (a, b] ) Příklady. Lebesgueova míra e indukovaná identickou funkcí x x. iracova míra v nule e indukovaná funkcí χ [0, Z funkce uděláme míru. Nechť F : R R e neklesaící zprava spoitá funkce. Potom existue právě edna úplná Lebesgue-Stieltesova míra µ na R tak, že platí (5.1). Přitom µ(r) = F (+ ) F ( +). ůkaz. Nechť I + e systém všech omezených intervalů typu (a, b] v R. Na I + uvažueme množinovou funkci m : (a, b] F (b) F (a) a aplikueme základní konstrukci 2.8. Podobně ako u konstrukce Lebesgueovy míry ukážeme, že µ e rozšíření m, které ednoznačně určeno vlastností (5.1). ruhá možnost e užít Hopfovu větu a zúplnění, v tom případě e třeba znát, že množina všech disunktních konečných sednocení intervalů z I + tvoří okruh. V každém případě se důkaz věty redukue na následuící tvrzení: Nechť (a, b] (a, b ]. Potom (5.2) F (b) F (a) (F (b ) F (a )) ůkaz (5.2) provedeme takto: Nechť ξ (F (a), F (b)]. Nademe nemenší c (a, b] tak, že F (c) ξ. Takové c existue, protože F e zprava spoitá. Nademe tak, že c (a, b ]. Potom a < c, tedy z minimality c plyne F (a ) < ξ. Na druhé straně, F (b ) F (c) ξ, takže ξ (F (a ), F (b )] okázali sme (F (a), F (b)] (F (a ), F (b )], tedy (5.2) platí podle větičky K míře nademe funkci. Nechť µ e Lebesgue-Stieltesova míra na R. Potom existue zprava spoitá neklesaící funkce F tak, že platí (5.3) < a < b < = µ ( (a, b] ) = F (b) F (a). Jsou-li F 1, F 2 zprava spoité neklesaící funkce splňuící (5.3), potom F 1 a F 2 se liší o konstantu. ůkaz. Zvolíme F (0) a další funkční hodnoty dopočítáme z (5.3), kde volíme (a, b] = (0, x] pro x > 0, (a, b] = (x, 0] pro x < Měřitelná zobrazení a měřitelné funkce 6.1. Měřitelné zobrazení. Nechť (, S), (Y, T ) sou měřitelné prostory a S. Řekneme, že F : Y e měřitelné zobrazení, přesněi, měřitelné zobrazení (, S) (Y, T ), estliže pro každou E T e f 1 (E) S Větička (Skládání měřitelných zobrazení). Nechť (, S), (Y, T ), (Z, U) sou měřitelné prostory, f e měřitelné zobrazení (, S) (Y, T ) a g e měřitelné zobrazení (Y, T ) (Z, U). Potom g f e měřitelné zobrazení (, S) (Z, U). ůkaz. ůkaz e zřemý. 11

12 6.3. Větička (Měřitelnost-postačuící podmínka). Nechť (, S), (Y, T ) sou měřitelné prostory, S. Nechť G 2 Y, T = σ(g). Potom F : Y e měřitelné zobrazení, právě když pro každou E G e f 1 (E) S. ůkaz. Systém množin F := {M Y : {f M} S} e zřemě σ-algebra obsahuící všechny množiny z G. Jelikož T e nemenší σ-algebra s takovou vlastností, e nutně T F Značení. Je-li abstraktní množina a A, značíme χ A charakteristickou funkci množiny A, neboli { 1, x A, χ A (x) = 0, x / A. Symbol může být užit pro +. Na R zavádíme algebraické operace a nerovnosti přirozeným způsobem. Součet a + b má smysl pokud a R nebo b R nebo a a b sou nekonečna steného znaménka. Součet + ( ) smysl nemá. Součin ab má smysl vždy (důležité!!), ve sporném případě zavádíme (6.1) 0 ± = 0. Podíl a/b má smysl s výimkou případů a/0 a a ± / ±. Na R definueme borelovskou σ-algebru B(R) ako σ-algebru generovanou systémem všech intervalů v R. Je-li f : R funkce, definueme f + = max{f, 0}, f = max{ f, 0}. (Maximum či minimum dvou funkcí se definue bod po bodu.) Tedy Je-li f funkce na a M R, značíme f = f + f, f = f + + f. {f M} = {x : f(x) M}, podobně zavádíme značení ako {f > a}, {f = a}. Symbolem ϕ f značíme složenou funkci x ϕ(f(x)). Značení f 1 používáme pro inverzní funkci k f. V celé kapitole (s výimkou zavedení ednoduchých funkcí) budeme uvažovat měřitelný prostor (, S) Měřitelné funkce. Měřitelná zobrazení (, S) (R, B(R) se nazývaí S-měřitelné funkce. Bude-li z kontextu asné, v aké σ-algebře pracueme, budeme mluvit prostě o měřitelných funkcích. Bez úmy na obecnosti se můžeme omezit na studium měřitelných funkcí na celém prostoru. Pokud totiž S, potom {A : A S} e σ-algebra podmnožin Poznámka. Nečastěi se zabýváme měřitelnými funkcemi reálné proměnné, to sou měřitelná zobrazení (R, M) (R, B(R). Všimněte si a zapamatute, že pro proměnnou a funkční hodnoty používáme různé σ-algebry. To má za následek, že složení dvou měřitelných funkcí reálné proměnné nemusí být měřitelná funkce. Měřitelná zobrazení (R, M) (R, M) nemaí valný praktický význam Pozorování. Nechť, S. (a) Je-li f měřitelná na a 1, pak f e měřitelná na 1. (b) Je-li funkce f : R S-měřitelná na 1 a 2 a = 1 2, pak f e měřitelná na Ověřování měřitelnosti. Uvažume S a funkci f : R. Předpokládeme, že víme např., že ( ) Pro všechna q Q e {f > q} S. Ukážeme, že ( ) stačí k ověření měřitelnosti funkce f. 1. Nechť a <, naděme racionální čísla q a. Pak {f > a} = 2. Nechť a >, naděme racionální čísla r a. Pak {f > q }. {f a} = {f > r }. 3. Nechť b R, pak {f b} = \ {f > b}, {f < b} = \ {f b}. 12

13 4. Nechť a, b R, a b. Potom {f [a, b]} = {f a} {f b} a podobně pro ostatní typy intervalů. Jelikož I generue B(R), e f měřitelná podle větičky Měřitelnost složené funkce. Nechť f e měřitelná funkce na S a ϕ e spoitá funkce na otevřené nebo uzavřené množině G R. Potom množina := {f G} e měřitelná a složená funkce ϕ f e měřitelná na. ůkaz. Každá uzavřená nebo otevřená množina e borelovská a každá spoitá funkce e borelovsky měřitelná, stačí tedy použít větu Varování. Budeme-li skládat spoitou a měřitelnou funkci v opačném pořadí, výsledek nemusí být měřitelný. Také není obecně pravda, že inverzní funkce k měřitelné funkci by byla měřitelná funkce Operace s měřitelnými funkcemi. Nechť funkce f, f sou měřitelné funkce na S. Pak platí následuící: (a) Funkce f, f +, f, f 2 sou měřitelné na, 1/f e měřitelná na {f 0}. (b) Funkce f 1 + f 2, f 1 f 2, f 1 f 2, f 1 /f 2 sou měřitelné vždy na množině, kde učiněná operace dává smysl podle 6.4. (c) Funkce sup f, inf f, lim sup f, lim inf f sou měřitelné na. (d) Množina všech bodů, kde existue lim f e měřitelná a lim f e měřitelná na. ůkaz. (a) e důsledek věty 6.9. (b): Je výhodné odpreparovat diskusí množiny, kde edna z funkcí nebo obě nabývaí nevlastních hodnot a zaměřit se na množinu {f 1 R} {f 2 R}. Máme {f 1 + f 2 > a} = {f 1 > p} {f 2 > q}. ále Ostatní e snadné. (c): Je f 1 f 2 = 1 4 p,q Q p+q>a ( (f 1 + f 2 ) 2 (f 1 f 2 ) 2). {sup f > a} = {f > a} a odtud odvodíme i zbytek. (d) Máme {lim f existue} = {lim sup f = lim inf f } ( = \ {lim inf p Q f < p < lim sup f } Jednoduché funkce. Funkci f na S nazveme S-ednoduchou, estliže f e lineární kombinace charakteristických funkcí množin z S, t. existuí-li množiny A S a α R, = 1,..., m, tak, že m f = α χ A. Pokud bude asné, akou σ-algebru máme na mysli, budeme mluvit prostě o ednoduchých funkcích Aproximace ednoduchými funkcemi. Nechť (, S) e měřitelný prostor. Nechť f e nezáporná měřitelná funkce na S. Potom existuí nezáporné ednoduché funkce f k f. Navíc, f lze vyádřit ve tvaru (6.2) f = 2 χ E, kde E S. = 13 ).

14 ůkaz. Položme P = i { [i2, (i + 1)2 ) : i e liché celé}. Potom kde f = = 2 χ E, E := {f P }. Jelikož P sou borelovské, {f P } sou měřitelné. Jedná se vlastně o dyadickou expanzi f(x); x E právě když f(x) má na -tém místě v dyadickém rozvoi edničku. Jednoduché funkce f k můžeme definovat vzorcem k f k = 2 χ E. = k 7. Abstraktní Lebesgueův integrál Nechť (, S, µ) e prostor s mírou. V této kapitole zavedeme abstraktní Lebesgueův integrál z µ- měřitelné funkce. Lebesgueovo poetí nabízí alternativní cestu k definici integrálu přes interval, takto vybudovaný integrál dává použitelněší teorii než integrál Newtonův nebo Riemannův. Značně široká třída integrovatelných funkcí e en ednou z mnoha výhod. V moderní matematické literatuře se integrálem bez přívlastku rozumí vždy integrál Lebesgueův. Význam Newtonova a Riemannova integrálu zůstává ve sféře didaktiky. Při Lebesguovském integrování se však nemusíme omezovat na funkce reálné proměnné. Obecné poetí abstraktního Lebesgueova integrálu na libovolném prostoru s mírou má mnoho aplikací v analýze, teorii pravděpodobnosti a v matematice vůbec, v této obecnosti Riemannova i Newtonova metoda nenabízeí ani částečné řešení problému ělení. Konečný soubor množin {A 1,..., A m } S nazveme dělením množiny S, estliže množiny A sou po dvou disunktní a m A = Charakteristika ednoduchých funkcí. Nechť f e nezáporná měřitelná funkce na. Pak e ekvivalentní (i) f e ednoduchá, (ii) f nabývá en konečně mnoha hodnot, (iii) existue dělení {A } m množiny a nezáporná čísla α, = 1,..., m tak, že f = α χ A. ůkaz. Implikace (i) = (ii) a (iii) = (i) sou zřemé. Pro (ii) = (iii), nechť α 1,..., α m sou hodnoty, kterých nabývá funkce f a položme A = {f = α } Konstrukce integrálu. Nechť f e měřitelná funkce na S (s hodnotami v R). Integrál f dµ vybudueme ve třech krocích. 1. Je-li f nezáporná měřitelná funkce, definueme { m f dµ = sup α µ(a ) : {A } e dělení, (7.1) } 0 α f na A, = 1,..., m. Součty vyskytuící se v (7.1) nazýváme dolními součty k funkci f. Integrál z nezáporné měřitelné funkce e definován vždy, může ovšem nabývat nekonečné hodnoty. 14

15 2. V obecném případě, kdy f e měřitelná funkce na, definueme (7.2) f dµ = f + dµ f dµ, pokud rozdíl v (7.2) má smysl. Pokud f + dµ = f dµ =, zůstává integrál funkce f nedefinován. 3. Je-li f měřitelná (přesně: S-měřitelná) funkce na a µ( \ ) = 0, e účelné definovat f dµ = f dµ. Smysl takového integrálu a výsledek samozřemě v tom případě nezávisí na volbě. V některých případech e účelné používat podrobněší zápis f(x) dµ(x) pro f dµ. Je-li integrál f dµ definován, říkáme též, že má smysl, nebo že funkce f má integrál. Je-li navíc tento integrál konečné číslo, říkáme, že f dµ konvergue nebo že f e integrovatelná µ-měřitelné funkce. Je-li f měřitelná (přesně: S-měřitelná) funkce na a µ( \ ) = 0 (to e situace, která se naskytla v třetím kroku definice integrálu), nazveme funkci f µ-měřitelnou na. V dalším budeme ako měřitelnou označovat každou funkci na S která e µ-měřitelná. V kontextu integrálu podle Lebesgueovy míry bude měřitelná funkce znamenat λ-měřitelnou funkci Různé vlastnosti Lebesgueova integrálu. Nechť S a f, g sou měřitelné funkce na. (a) Je-li f 0, 1, 2 S a 1 2, pak f dµ f dµ. 1 2 (b) Jestliže 1, 2 S, 1 2 = a 1 2 =, pak f dµ = f dµ + f dµ. 1 2 (c) Je-li f dµ <, pak f < skoro všude. (d) Je-li f dµ = 0, pak f = 0 skoro všude. (e) (monotonie) Jestliže f, g maí integrál a f g skoro všude, pak f dµ g dµ. (f) Je-li g dµ < a f g skoro všude, pak f e integrovatelná. ůkaz. (a), (b), (c) sou snadné. (d): Jestliže množiny E := { f > 2 } maí míru nula, pak f = 0 skoro všude. Pokud edna z nich má kladnou míru, pak 2 µ(e ) e dolní součet k f a tudíž integrál f e kladný. (e): Tvrzení e snadné, pokud 0 f g na. V obecném případě se důkaz provede rozdělením na množiny {f 0 g}, {f g < 0}, {0 < f g}, {g < f} a diskusí. (f) plyne z (e) a definice integrálu Lemma o monotonii. Nechť S. Nechť {A } n, {B i} m i=1 α 1,..., α n. β 1,..., β m sou nezáporná reálná čísla. Jestliže potom (7.3) m β i χ Bi α χ A, i=1 m β i µ(b i ) α µ(a ). i=1 sou dělení a 15

16 ůkaz. Je-li A B i, potom z předpokladů plyne β i α a tudíž (7.4) β i µ(a B i ) α µ(a B i ). Pokud A B i =, pak µ(a B i ) = 0 a zase dostáváme (7.4). Sečtením přes i, a záměnou pořadí sumace dostáváme m m (7.5) β i µ(a B i ) α µ(a B i ). Jelikož z (7.5) dostáváme (7.4). i=1 i=1 m µ(a B i ) = µ(b i ), µ(a B i ) = µ(a ), i= Integrál ednoduché funkce. Nechť S. Nechť {A } n e dělení a α 1,..., α n sou nezáporná reálná čísla. Potom ( n ) α χ A dµ = α µ(a ). ůkaz. Označme f = α χ A. Je-li m β i µ(b i ) i=1 dolní součet k f, podle lemmatu 7.6 dostáváme m β i µ(b i ) i=1 α µ(a ) a přechod k supremu přes všechny dolní součty dává f dµ α µ(a ). Jelikož α µ(a ) e též dolní součet k f, máme i obrácenou nerovnost ůsledek. Je-li f nezáporná měřitelná funkce na S, potom { } f dµ = sup s dµ : 0 s f, s e ednoduchá Leviho věta. Nechť {f } e posloupnost měřitelných funkcí na S, 0 f 1 f 2..., a f = lim f. Potom (7.6) f dµ = lim f dµ. ůkaz. Nechť e dolní součet k f. Označme zvolme τ > 1 a položme α µ(a ) s = α χ A, E k = {τf k s}. 16

17 Snadno ověříme, že k E k =. Podle 1.16 (b), µ(a ) = lim k µ(a E k ), tedy (záměna limity a konečné sumy není žádný problém) (7.7) Každý součet α µ(a ) = lim k n α µ(a E k ) α µ(a E k ). e dolní součet k τf k, tedy limitu na pravé straně (7.7) můžeme shora odhadnout limitou lim τf k dµ. k Tedy (vytknutí konstanty před integrál není problém, srov. 7.11(b)) α µ(a ) lim τ f k dµ. k Přechodem k supremu přes všechny dolní součty k f dostáváme f dµ τ lim f k dµ k a přechodem pro τ 1 máme f dµ lim k Opačná nerovnost e zřemá. f k dµ Spoitá závislost na integračním oboru. Nechť, E k S, E 1 E 2..., k E k =. Nechť f e nezáporná měřitelná funkce na. Potom f dµ = lim f dµ. k E k ůkaz. Stačí aplikovat Leviho větu na f k = fχ Ek Linearita integrálu. (a) Nechť f, g sou měřitelné funkce na S. Potom (f + g) dµ = f dµ + g dµ, má-li pravá strana smysl. (b) Nechť f e měřitelná funkce na S a γ R. Pokud f má integrál, pak γf dµ = γ f dµ. ůkaz. Tvrzení (b) e zřemé. (a): Neprve předpokládeme, že funkce f a g sou nezáporné a ednoduché. Podle věty 7.2 nademe vyádření m f = α χ A, g = β i χ Bi, kde {A } n, {B i} m i=1 sou dělení a α 1,..., α n, β 1,..., β m sou nezáporná reálná čísla. Potom také {A B i : i = 1,..., m, = 1,..., n} e dělení a f + g = m i=1 i=1 (α + β i )χ A B i. 17

18 Podle věty 7.7 a Máme (f + g) dµ = (f + g) dµ = = = m i=1 i=1 f dµ = g dµ = m α µ(a ), m β i µ(b i ) i=1 i=1 (α + β i )µ(a B i ). (α + β i )µ(a B i ) m m α µ(a B i ) + β i µ(a B i ) i=1 m α µ(a ) + β i µ(b i ). Tím e důkaz proveden pro ednoduché funkce. Nechť f a g sou nezáporné měřitelné funkce. Podle věty 6.13 existuí nezáporné ednoduché funkce f f, g g. Pak také (f + g ) (f + g). Podle předchozí části důkazu (f + g ) µ = f µ + g µ a na obou stranách rovnosti použieme Leviho větu k limitnímu přechodu. To nám dá důkaz pro nezáporné měřitelné funkce. V případě, že f a g sou integrovatelné funkce na, buď i=1 = { f + g < }. Potom S, a µ( \ ) = 0. Na platí Podle předchozího kroku máme (f + g) + dµ + = = Vhodným přeskupením sčítanců dostaneme (f + g) + dµ (f + g) dµ = což e dokazovaný vzorec. Vzorec (f + g) + + f + g = (f + g) + f + + g +. f dµ + g dµ = [(f + g) + + f + g ] dµ [(f + g) + f + + g + ] dµ (f + g) dµ + f + dµ + g + dµ. f + dµ f dµ + g + dµ g dµ, 8. Záměna limity a integrálu lim f = lim platí pro Lebesgueův integrál za značně obecných předpokladů. Na druhé straně e snadné sestroit protipříklady (např. pro klasický Lebesgueův integrál f (x) = 2 e x, = (0, )), a tudíž e zapotřebí tyto předpoklady hlídat. V dalším budeme uvažovat prostor s mírou (, S, µ). 18 f

19 8.1. Fatouovo lemma. Nechť S a {f } e posloupnost nezáporných měřitelných funkcí na. Potom (8.1) lim inf f dµ lim inf f dµ. ůkaz. Pro k = 1, 2,... máme inf f dµ inf k i k f i dµ Limitní přechod pro k s použitím Leviho věty na posloupnost {inf k f } k dává (8.1) Lebesgueova věta. Nechť S a f, f, = 1, 2,..., sou měřitelné funkce na. Nechť posloupnost {f } konvergue skoro všude k f. Nechť existue integrovatelná funkce g (takzvaná maoranta) tak, že (8.2) f (x) g(x), = 1, 2,..., x. Potom (8.3) f = lim ůkaz. Můžeme předpokládat, že uvažované funkce sou konečné a konvergence nastává všude, inak bychom z odstranili množinu míry nula. Použieme additivitu integrálu a Fatouovo lemma na funkce g + f, g f. ostaneme což e (8.3). f lim inf f. f lim sup f f, Z vět pro záměnu řady a integrálu uvedeme větu Leviho typu, další až v letním semestru Leviho věta pro řady. Nechť S a g, = 1, 2,..., sou nezáporné měřitelné funkce na. Potom (8.4) g dµ = g dµ. ůkaz. Stačí použít Leviho větu 7.9 na částečné součty. 9. Součin měr a Fubiniova věta 9.1. Součin měr. Nechť (, S, µ), a (Y, T, ν) sou prostory s mírou. Nechť míry µ, ν sou σ-konečné. Uvažume systém S T všech podmnožin Y tvaru A B, kde A S, B T. Takovým množinám budeme říkat měřitelné obdélníky. Na S T definueme množinovou funkci µ ν předpisem µ ν (A B) = µ(a) ν(b). Systém množin S T generue tzv. součinovou σ-algebru S T := σ(s T ). V dalším (věta 9.4) uvidíme, že existue právě edna míra ρ na S T tak, že ρ(a B) = µ(a) ν(b), A S, B T. Tuto míru budeme nazývat součin měr µ a ν a značit µ ν. Jeí zúplnění budeme nazývat úplný součin měr a značit (S T, µ ν). Našim cílem e tedy rozšířit množinovou funkci (S T, µ ν) na míru a za tímto účelem aplikueme základní konstrukci Lemma (Měřitelnost měřitelných obdélníků). Nechť (, S, µ), a (Y, T, ν) sou prostory s mírou. Potom každý měřitelný obdélník e (µ ν) -měřitelný. ůkaz. Uvažume množinu E S. Chceme dokázat (µ ν) -měřitelnost množiny E Y. Buď A B S T měřitelný obdélník. Potom a (A B) (E Y ) = (A E) B S T, (A B) \ (E Y ) = (A \ E) B S T (µ ν)((a B) (E Y )) + (µ ν)((a B) \ (E Y )) = (µ ν)(a B). 19

20 Tedy E Y e (µ ν) -měřitelná podle tvrzení 2.9. Podobně bychom dostali měřitelnost F pro každou F T. Tedy E F = (E Y ) ( F ) M((µ ν) ) Lemma (Vněší míra měřitelného obdélníku). Je-li A S a B T, pak (µ ν) (A B) = µ ν (A B). ůkaz. Nechť µ ν (A B ) e horní součet k (µ ν) (A B). Potom pro každý bod x e ν(b)χ A (x) ν(b )χ A (x). Podle věty 8.3 e (µ ν)(a B) = ν(b)χ A dµ ν(b )χ A dµ = ν(b )χ A dµ = (µ ν)(a B ) Věta (Existence součinu měr). Nechť (, S, µ), a (Y, T, ν) sou prostory s mírou. Nechť míry µ, ν sou σ-konečné. Potom existue právě edna míra ρ na S T tak, že ρ(a B) = µ(a) ν(b), A S, B T. ůkaz. Jelikož systém množin S T e uzavřený na konečné průniky, a podle předpokladů můžeme napsat Y ako Y = ( Y ), S, Y T, µ ν( Y ) <, podle věty 3.4 existue nevýše edno rozšíření množinové funkce µ ν na míru na S T. Existenci aspoň ednoho rozšíření nám dávaí lemmata 9.2 a 9.3, hledaným rozšířením e míra M (µ ν) (M), M S T Poznámky. Podobnou metodou ako v důkazu věty 4.5 bychom mohli dokázat, že U = (S T ) a tedy úplný součin měr µ a ν není nic iného než (µ ν). Z důkazů lemmat 9.2, 9.3 vidíme, že rozšíření µ ν na (úplnou) míru můžeme provést bez omezuících předpokladů, avšak pokud míry µ a ν nesou σ-konečné, mohli bychom ztratit ednoznačnost rozšíření Řezy. Nechť M Y. Značíme Tyto množiny se nazývaí řezy. M x, = {y Y : (x, y) M}, x, M,y = {x : (x, y) M}, y Y Lemma (Výpočet součinové míry množiny). Nechť (, S, µ) a (Y, T, ν) sou prostory s mírou. Nechť míry µ a ν sou σ-konečné. Buď (R, ρ) součin měr µ a ν. Nechť M e ρ-měřitelná množina. Potom pro každé x e množina M x, ν-měřitelná, funkce x ν(m x, ) e měřitelná a ρ(m) = ν(m x, ) dµ. 20

21 ůkaz. Systém všech množin M, pro které platí výroky o měřitelnosti, e ynkinův systém obsahuící všechny měřitelné obdélníky, a systém všech měřitelných obdélníků e uzavřený na konečné průniky. Tudíž podle věty 3.3 tvrzení o měřitelnosti platí pro každou ρ-měřitelnou množinu a můžeme definovat míru ρ na S T předpisem ρ(m) = ν(m x, ) dµ. Podle tvzení o ednoznačnosti z věty 9.4 e ovšem ρ = ρ Fubiniova věta. Nechť (, S, µ) a (Y, T, ν) sou prostory s mírou. Nechť míry µ a ν sou úplné a σ-konečné. Buď (R, ρ) součin měr µ a ν a (R, ρ) eich úplný součin. Nechť f e ρ-měřitelná funkce na ρ-měřitelné množině M Y. Předpokládeme, že integrál f(x, y) dρ(x, y) má smysl. Potom pro µ-skoro všechna x má smysl integrál g(x) := f(x, y) dν(y), M x, funkce g má integrál g dµ M a ( ) (9.1) f(x, y) dρ(x, y) = g dµ = f(x, y) dν(y) dµ(x). M M x, ůkaz. 1. krok. Podle věty 9.7 tvrzení platí pro f = χ A, kde A leží v σ-algebře R. 2. krok. Je-li N (µ ν) -nulová, pak existue E R tak, že E N a ρ(e) = 0. Z platnosti tvrzení pro χ E snadno odvodíme platnost tvrzení pro χ N. 3. krok. Obecnou množinu M R můžeme napsat ve tvaru disunktního sednocení M = A N, kde A R a N e (µ ν) -nulová. ůkaz tvrzení pro f = χ M dostaneme z prvního a druhého kroku. 4. krok. Víme-li, že tvrzení platí pro charakteristické funkce množin z R, rutinním postupem přes ednoduché funkce a nezáporné měřitelné funkce odvodíme obecný případ Poznámka. Role prostorů a Y ve Fubiniově větě e symetrická. Proto také platí Fubiniova věta ve tvaru ( ) (9.2) f(x, y) dρ(x, y) = M Y f(x, y) dµ(x) M y, dν(y) a e-li splněn předpoklad existence integrálu M f(x, y) dρ(x, y), můžeme ospravedlnit záměnu pořadí integrace ( ) ( ) f(x, y) dν(y) dµ(x) = f(x, y) dµ(x) dν(y) M x, Y M y, Součiny konečně mnoha měr. Zcela steně bychom vynásobili konečně mnoho prostorů s měrami ( i, S i, µ i ), i = 1, 2,..., n, pouze výklad by byl měně přehledný pro velké množství indexů. Také můžeme převést úlohu na předchozí rekurentním násobením, např. µ 1 µ n = ( µ 1 µ n 1 ) µn Příklad (Rataovy dlaždičky). Rozdělme R 2 na čtverce Q i = [i, i + 1) [, + 1). Nechť funkce f : R 2 R e definována předpisem 1, x Q i,, 0 < = i + 1, f(x, y) = 1, x Q i,, 0 < i = + 1, 0 inak. Pak ( ) f(x, y) dy dx = 1 1 = 21 ( ) f(x, y) dx dy.

22 10. Prostory L p Norma. Připomeňme, že norma e nezáporná konečná funkce : u u na lineárním prostoru, které splňue axiomy (N-1) u = 0 u = 0, u, (N-2) λu = λ u, u, λ R, (N-3) u + v u + v u, v (troúhelníhová nerovnost). (zde se budeme zabývat e reálnými lineárními prostory, v komplexním lineárním prostoru by λ muselo probíhat C). Každů normovaný prostor (t. lineární prostor vybavený normou) se považue za metrický prostor se vzdáleností x, y x y L p -normy. Nechť (, S, µ) e prostor s mírou. Je-li u µ-měřitelná funkce na a 1 p < e reálný exponent, definueme ( 1/p. u p := u dµ) p ále definueme { } u := inf C 0 : u C skoro všude. Uvidíme, že funkce p, p splňuí vlastnosti normy až na ednu: u = 0 znamená, že u = 0 skoro všude, což nemusí implikovat u = 0 (t. úplně všude). Nechť p [1, + ]. Zaveďme dočasně prostor L p () všech µ-měřitelných funkcí u na, přo něž u p <. Na L p () uvažume ekvivalenci u v estliže u = v skoro všude. Abychom vyhověli všem axiomům normovaného lineárního prostoru, měli bychom definovat prostor L p () = L p (, S, µ) ako faktorprostor L p () = L p ()/ Faktorizace e edna ze základních operací obecné teorie množin. Znamená to, že prvky prostoru L p () sou třídy navzáem ekvivalentních prvků. Je-li u L p (), označme [u] = {v L p () : v u}, potom L p () = {[u] : u L p ()}. Na prostorech L p e zapotřebí zavést algebraické operace, uspořádaní a normu, neboli např. [u] + [v] := [u + v], [u] p := u p a [u] [v], když existuí ũ [u] a ṽ [v] tak, že ũ ṽ V matematické literatuře se tento formalismus nepoužívá a dává se přednost méně přesnému, ale přehledněšímu vyadřování. Toho se budeme držet i my. Namísto dvou prostorů L p a L p budeme používat en eden prostor značený L p, ehož prvky budou funkce. Budeme mluvit o L p -normě funkcí, i když to norma není. ůležité e, že víme, ak to spravit, pokud bychom se chtěli odvolávat na obecnou teorii normovaných prostorů. L p -norma splňue všechny axiomy normy až na výše zmíněnou konvenci. Ověření e triviální s výimkou troúhelníkové nerovnosti pro 1 < p < +. Tuto dokážeme níže pod názvem Minkowského nerovnost Youngova nerovnost. Jsou-li a, b 0, p, q (1, ), pq = p + q, pak ab ap p + bq q. ůkaz. Pro a = 0 nebo b = 0 e důkaz triviální. Jinak z konkavity logaritmu dostáváme, že ln( ap p + bq q ) 1 p ln(ap ) + 1 q ln(bq ) = ln(ab) Hölderova nerovnost. Jsou-li u, v µ-měřitelné funkce na, p, q (1, ), pq = p + q, pak uv 1 u p v q. Rovnost nastává, právě když existuí a, b [0, ) (aspoň edno z nich nenulové) tak, že a u p = b v q skoro všude. 22

23 ůkaz. Označme s = u p, t = v q. Můžeme předpokládat, že funkce u, v sou nezáporné a že 0 < s <, 0 < t <. Potom pro skoro každé x máme z Youngovy nerovnosti u(x) s v(x) t u(x)p ps p + v(x)q qt q. Zintegrováním podle x dostaneme 1 uv dµ 1 st p + 1 q = 1. Tvrzení o rovnosti dostaneme analýzou důkazu Minkowského nerovnost. Jsou-li u, v měřitelné funkce na, p (1, ), pak u + v p u p + v p. ůkaz. Můžeme předpokládat, že 0 < u p <, 0 < v p <. Pro skoro každé x máme ( u(x) u(x) p + v(x) p) 1/p, ( v(x) u(x) p + v(x) p) 1/p, tedy po sečtení a umocnění na p u(x) + v(x) p ( u(x) + v(x) ) p 2 p ( u(x) p + v(x) p ), takže u + v p <. S pomocí Hölderovy nerovnosti, kde definueme q = p p 1, dostaneme u + v p dµ u + v p 1 u dµ + u + v p 1 v dµ ( ) 1/q ( ) 1/p (10.1) u + v p dµ u p dµ ( ) 1/q ( 1/p. + u + v p dµ v dµ) p Jelikož ( 0 < u + v p dµ) 1/q <, můžeme tímto výrazem vydělit obě strany nerovnosti (10.1) a dostaneme požadovaný výsledek Úplnost prostorů L p. Nechť {f } e posloupnost prvků L p (), cauchyovská v normě... p. Pak existue f L p () tak, že f f p 0. ále existue posloupnost {g } vybraná z {f } tak, že g f µ-skoro všude. ůkaz. ůkaz provedeme pro p < ; případ p = e odlišný a snadněší. Jelikož {f } e cauchyovská posloupnost, lze z ní vybrat posloupnost g tak, že pro všechna = 1, 2,... platí (10.2) g +1 g < 2. Položme h k = g 1 + g 2 g g k g k 1, h = lim k h k Z troúhelníkové nerovnosti pro L p -normu a (10.2) dostaneme k 1 h k p g 1 p + g +1 g p g 1 p + 1. Podle Leviho věty 7.9 a předchozího odhadu e h p dµ = lim h p k dµ = lim k k 23 h k p p ( g 1 p + 1) p

24 Funkce h p e tedy integrovatelná a tím spíš skoro všude konečná (viz. 7.5 (c)). Uvažume bod x, v němž h(x) <. Potom řada ( g 1 + g+1 (x) g (x) ) konvergue, neboť konvergue řada absolutních hodnot. Tím sme dokázali existenci limity f(x) := lim g (x) v každém takovém bodě x. Lebesgueova věta 8.2 s maorantou h p dává lim f g p dµ = lim f g p dµ = 0. Znovu použieme, že {f } e cauchyovská posloupnost, a dostáváme f f p f g p + g f p 0. Tvrzení o konvergenci skoro všude sme dokázali v průběhu Hustota ednoduchých funkcí. Jednoduché L p -funkce sou husté v L p (), 1 p <. ůkaz. Nechť f L p (). Chceme naít posloupnost {f } ednoduchých funkcí tak, aby f f p 0. Můžeme předpokládat, že f 0. Podle věty 6.13 existuí ednoduché funkce f 0 tak, že f f. Z Lebesgueovy věty 8.2 (maoranta f p ) dostaneme f f p dx 0. Buď (, S, µ) prostor s mírou. 11. Věty o konvergenci Čebyševova nerovnost. Nechť f e měřitelná funkce na S, p > 0 a a > 0. Potom µ( {f a}) f p dµ a p. ůkaz. Zřemě f p µ( { f a}) a p dµ f p dµ a p. { f a} Věta (ε-δ spoitost integrálu). Nechť f e integrovatelná funkce na. Potom ke každému ε > 0 existue δ > 0 tak, že pro všechna E S platí µ(e) < δ = f dµ < ε. ůkaz. Nechť E = { f }. Podle Lebesgueovy věty 8.2 (maoranta f ) e lim f dµ = lim f χ E E dµ = 0, takže existue k N tak, že f dµ < ε E k 2. Nechť E S, µ(e) < δ := ε 2k. Potom f dµ = f dµ + E E E k f dµ E\E k f dµ + k µ(e) E k < ε 2 + ε E

TEORIE MÍRY V některých předchozích kapitolách jste se setkali s měřením velikostí množin a víte, jaké byly těžkosti s měřením množin i na reálné ose.

TEORIE MÍRY V některých předchozích kapitolách jste se setkali s měřením velikostí množin a víte, jaké byly těžkosti s měřením množin i na reálné ose. TEORIE MÍRY V některých předchozích kapitolách jste se setkali s měřením velikostí množin a víte, jaké byly těžkosti s měřením množin i na reálné ose. Kvůli těmto těžkostem se měření zúžilo jen na délku

Více

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti:

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti: Přednáška 1. Definice 1.1. Nechť je množina. Funkci ρ : R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti: (1 pro každé x je ρ(x, x = 0; (2 pro každé x, y, x y, je ρ(x, y = ρ(y, x > 0; (3 pro každé

Více

9. Vícerozměrná integrace

9. Vícerozměrná integrace 9. Vícerozměrná integrace Tomáš Salač Ú UK, FF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( Ú UK, FF UK ) 9. Vícerozměrná integrace LS 2017/18 1 / 29 9.1 Elementy teorie míry Poznámka Na R n definujeme systém tzv. měřitelných

Více

9. Vícerozměrná integrace

9. Vícerozměrná integrace 9. Vícerozměrná integrace Aplikovaná matematika II, NMAF072 M. Rokyta, KMA MFF UK LS 2016/17 9.1 Elementy teorie míry Poznámka Na R n definujeme systém tzv. měřitelných množin, M n, který má následující

Více

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení.

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení. Předmět: MA4 Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení. Literatura: Kapitola 2 a)-c) a kapitola 4 a)-c) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT,

Více

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R...

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R... Kapitola 1 Úvod 1.1 Značení N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Z... celá čísla ( 3, 2, 1, 0, 1, 2,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) q R... reálná čísla C... komplexní čísla 1.2 Výroky -

Více

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech 1. července 2008 1 Funkce v R n Definice 1 Necht n N a D R n. Reálnou funkcí v R n (reálnou funkcí n proměnných) rozumíme zobrazení

Více

Riemannův určitý integrál

Riemannův určitý integrál Riemannův určitý integrál 1. Motivační příklad Příklad (Motivační příklad pro zavedení Riemannova integrálu). Nechť,. Vypočtěme obsah vybarvené oblasti ohraničené grafem funkce, osou a svislými přímkami

Více

Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady.

Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady. Číselné řady Definice (Posloupnost částečných součtů číselné řady). Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady. Definice (Součet číselné

Více

Míra a měřitelné funkce. 1.1 Měřitelné množiny. 1.2 Míra a vnější míra

Míra a měřitelné funkce. 1.1 Měřitelné množiny. 1.2 Míra a vnější míra KAPITOLA 1: Míra a měřitelné funkce P(X) = {A A X} potenční možina množiny X 1.1 Měřitelné množiny dále předpokládáme X Systém S podmnožin množiny X se nazývá algebra, jestliže (A1) S, (A2) (A3) A S X\A

Více

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI 2.1 Zobrazení 2 Definice 1. Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Zobrazení množiny A do množiny B je definováno jako množina F uspořádaných dvojic (x, y A B, kde ke každému

Více

K oddílu I.1 základní pojmy, normy, normované prostory

K oddílu I.1 základní pojmy, normy, normované prostory ÚVOD DO FUNKCIONÁLNÍ ANALÝZY PŘÍKLADY PRO POROZUMĚNÍ LÁTCE ZS 2015/2016 PŘÍKLADY KE KAPITOLE I K oddílu I1 základní pojmy, normy, normované prostory Příklad 1 Necht X je reálný vektorový prostor a : X

Více

PRIMITIVNÍ FUNKCE. Primitivní funkce primitivní funkce. geometrický popis integrály 1 integrály 2 spojité funkce konstrukce prim.

PRIMITIVNÍ FUNKCE. Primitivní funkce primitivní funkce. geometrický popis integrály 1 integrály 2 spojité funkce konstrukce prim. PRIMITIVNÍ FUNKCE V předchozích částech byly zkoumány derivace funkcí a hlavním tématem byly funkce, které derivace mají. V této kapitole se budou zkoumat funkce, které naopak jsou derivacemi jiných funkcí

Více

Základy matematické analýzy

Základy matematické analýzy Základy matematické analýzy Spojitost funkce Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D. 1, Ing. Daniel Vašata 2 1 tomas.kalvoda@fit.cvut.cz 2 daniel.vasata@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

PRIMITIVNÍ FUNKCE DEFINICE A MOTIVACE

PRIMITIVNÍ FUNKCE DEFINICE A MOTIVACE PIMITIVNÍ FUNKCE V předchozích částech byly zkoumány derivace funkcí a hlavním tématem byly funkce, které derivace mají. V této kapitole se budou zkoumat funkce, které naopak jsou derivacemi jiných funkcí

Více

Teorie míry. je důraz kladen na vlastnosti a prominentní postavení Lebesgueovy míry mezi Radonovými

Teorie míry. je důraz kladen na vlastnosti a prominentní postavení Lebesgueovy míry mezi Radonovými Teorie míry Kapitoly 2 14 zahrnují nejzákladnější pojmy a výsledky z teorie míry. Výklad sleduje dvojí cíl: na jedné straně přiblížit fundamentální konstrukce v abstraktní teorii míry generování vnější

Více

Základy teorie množin

Základy teorie množin 1 Základy teorie množin Z minula: 1. Cantorovu větu (x P(x)) 2. základní vlastnosti disjunktního sjednocení, kartézského součinu a množinové mocniny (z hlediska relací, ) 3. vztah P(a) a 2 4. větu (2 a

Více

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA.

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA. TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA. PAVEL RŮŽIČKA 4.1. (Kvazi)kompaktnost a sub-báze. Buď (Q, ) uspořádaná množina. Řetězcem v Q budeme rozumět lineárně

Více

Zavedení a vlastnosti reálných čísel

Zavedení a vlastnosti reálných čísel Zavedení a vlastnosti reálných čísel jsou základním kamenem matematické analýzy. Konstrukce reálných čísel sice není náplní matematické analýzy, ale množina reálných čísel R je pro matematickou analýzu

Více

Lineární algebra : Lineární prostor

Lineární algebra : Lineární prostor Lineární algebra : Lineární prostor (3. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. dubna 2014, 14:43 1 2 3.1 Aximotické zavedení lineárního prostoru Číselné těleso Celou lineární

Více

Lineární algebra : Metrická geometrie

Lineární algebra : Metrická geometrie Lineární algebra : Metrická geometrie (16. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 6. května 2014, 10:42 1 2 Úvod Zatím jsme se lineární geometrii věnovali v kapitole o lineárních

Více

Lebesgue Manuál. Josef Hekrdla 1. prosince (Vzniklo pro potřeby předmětu Matematická teorie signálů ) 1 Objem intervalu. 3

Lebesgue Manuál. Josef Hekrdla 1. prosince (Vzniklo pro potřeby předmětu Matematická teorie signálů ) 1 Objem intervalu. 3 Lebesgue Manuál Josef Hekrdla 1. prosince 2011 (Vzniklo pro potřeby předmětu Matematická teorie signálů Obsah I Měřitelné množiny v R p Lebesgueova míra 3 1 Objem intervalu. 3 2 Objem otevřené množiny.

Více

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY PŘEDNÁŠKA 1 METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY 1.1 Prostor R n a jeho podmnožiny Připomeňme, že prostorem R n rozumíme množinu uspořádaných n tic reálných čísel, tj. R n = R } R {{ R }. n krát Prvky R n budeme

Více

TEORIE MÍRY A INTEGRÁLU U EBNÍ TEXT PRO NMMA203

TEORIE MÍRY A INTEGRÁLU U EBNÍ TEXT PRO NMMA203 TEORIE MÍRY A INTEGRÁLU U EBNÍ TET PRO NMMA23 JAN MALÝ Obsah 1. Poem míry 1 2. Lebesgueova míra: nástin 4 3. M itelné funkce 5 4. Abstraktní Lebesgue v integrál 7 5. Lebesgue v integrál na p ímce 13 6.

Více

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 000/00 Michal Marvan 3. Matice lineárního zobrazení V této přednášce budeme používat indexy dvoího druhu:

Více

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné Přednáška 4 Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné V několika následujících přednáškách budeme studovat zobrazení jedné reálné proměnné f : X Y, kde X R a Y R k. Protože pro každé

Více

Přednáška 6, 6. listopadu 2013

Přednáška 6, 6. listopadu 2013 Přednáška 6, 6. listopadu 2013 Kapitola 2. Posloupnosti a řady funkcí. V dalším jsou f, f n : M R, n = 1, 2,..., reálné funkce jedné reálné proměnné definované na (neprázdné) množině M R. Co to znamená,

Více

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější

Více

2. přednáška 8. října 2007

2. přednáška 8. října 2007 2. přednáška 8. října 2007 Konvergence v metrických prostorech. Posloupnost bodů (a n ) M v metrickém prostoru (M, d) konverguje (je konvergentní), když v M existuje takový bod a, že lim n d(a n, a) =

Více

Zobecněný Riemannův integrál

Zobecněný Riemannův integrál Zobecněný Riemannův integrál Definice (Zobecněný Riemannův integrál). Buď,,. Nechť pro všechna existuje určitý Riemannův integrál. Pokud existuje konečná limita, říkáme, že zobecněný Riemannův integrál

Více

15 Maticový a vektorový počet II

15 Maticový a vektorový počet II M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 15: Maticový a vektorový počet II 1 15 Maticový a vektorový počet II 15.1 Úvod Opakování z 1. ročníku (z kapitoly 8) Označení. Množinu všech reálných resp.

Více

Matematická analýza pro informatiky I. Limita posloupnosti (I)

Matematická analýza pro informatiky I. Limita posloupnosti (I) Matematická analýza pro informatiky I. 3. přednáška Limita posloupnosti (I) Jan Tomeček tomecek@inf.upol.cz http://aix-slx.upol.cz/ tomecek/index Univerzita Palackého v Olomouci 25. února 2011 tomecek@inf.upol.cz

Více

Matematická analýza 1

Matematická analýza 1 Matematická analýza 1 ZS 2019-20 Miroslav Zelený 1. Logika, množiny a základní číselné obory 2. Limita posloupnosti 3. Limita a spojitost funkce 4. Elementární funkce 5. Derivace 6. Taylorův polynom Návod

Více

1 Kardinální čísla. množin. Tvrzení: Necht X Cn. Pak: 1. X Cn a je to nejmenší prvek třídy X v uspořádání (Cn, ),

1 Kardinální čísla. množin. Tvrzení: Necht X Cn. Pak: 1. X Cn a je to nejmenší prvek třídy X v uspořádání (Cn, ), Pracovní text k přednášce Logika a teorie množin 4.1.2007 1 1 Kardinální čísla 2 Ukázali jsme, že ordinální čísla reprezentují typy dobrých uspořádání Základy teorie množin Z minula: 1. Věta o ordinálních

Více

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Petr Tichý 20. listopadu 2013 1 Úloha Lagrangeovy interpolace Dán omezený uzavřený interval [a, b] a v něm n + 1 různých bodů x 0, x 1,..., x n. Nechť

Více

Projekty - Úvod do funkcionální analýzy

Projekty - Úvod do funkcionální analýzy Projekty - Úvod do funkcionální analýzy Projekt č. 1. Nechť a, b R, a < b. Dokažte, že prostor C( a, b ) = f : R R: f je spojitá na D(f) = a, b s metrikou je úplný. ρ(f, g) = max f(x) g(x) x a,b Projekt

Více

3. přednáška 15. října 2007

3. přednáška 15. října 2007 3. přednáška 15. října 2007 Kompaktnost a uzavřené a omezené množiny. Kompaktní množiny jsou vždy uzavřené a omezené, a v euklidovských prostorech to platí i naopak. Obecně to ale naopak neplatí. Tvrzení

Více

Funkce jedn e re aln e promˇ enn e Derivace Pˇredn aˇska ˇr ıjna 2015

Funkce jedn e re aln e promˇ enn e Derivace Pˇredn aˇska ˇr ıjna 2015 Funkce jedné reálné proměnné Derivace Přednáška 2 15. října 2015 Obsah 1 Funkce 2 Limita a spojitost funkce 3 Derivace 4 Průběh funkce Informace Literatura v elektronické verzi (odkazy ze STAGu): 1 Lineární

Více

p 2 q , tj. 2q 2 = p 2. Tedy p 2 je sudé číslo, což ale znamená, že

p 2 q , tj. 2q 2 = p 2. Tedy p 2 je sudé číslo, což ale znamená, že KAPITOLA 1: Reálná čísla [MA1-18:P1.1] 1.1. Číselné množiny Přirozená čísla... N = {1,, 3,...} nula... 0, N 0 = {0, 1,, 3,...} = N {0} Celá čísla... Z = {0, 1, 1,,, 3,...} Racionální čísla... { p } Q =

Více

IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel

IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel Matematická analýza IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel na množině R je definováno: velikost (absolutní hodnota), uspořádání, aritmetické operace; znázornění:

Více

Úvod do parciálních diferenciálních rovnic. 2 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce

Úvod do parciálních diferenciálních rovnic. 2 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce Příklady na cvičení k přednášce NMMA334 Úvod do parciálních diferenciálních rovnic 1 Kanonický tvar lineárních PDR 2. řádu pro funkce dvou proměnných 1. Určete typ parciální diferenciální rovnice u xx

Více

Matematika 2 Úvod ZS09. KMA, PřF UP Olomouc. Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MA2AA ZS09 1 / 25

Matematika 2 Úvod ZS09. KMA, PřF UP Olomouc. Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MA2AA ZS09 1 / 25 Matematika 2 Úvod Jiří Fišer KMA, PřF UP Olomouc ZS09 Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MA2AA ZS09 1 / 25 Studijní materiály web předmětu: aix-slx.upol.cz/ fiser St. Trávníček: Matematická analýza kag.upol.cz/travnicek/1-matan.

Více

1 Množiny, výroky a číselné obory

1 Množiny, výroky a číselné obory 1 Množiny, výroky a číselné obory 1.1 Množiny a množinové operace Množinou rozumíme každé shrnutí určitých a navzájem různých objektů (které nazýváme prvky) do jediného celku. Definice. Dvě množiny jsou

Více

1.3. Číselné množiny. Cíle. Průvodce studiem. Výklad

1.3. Číselné množiny. Cíle. Průvodce studiem. Výklad 1.3. Cíle Cílem kapitoly je seznámení čtenáře s axiomy číselných oborů a jejich podmnožin (intervalů) a zavedení nových pojmů, které nejsou náplní středoškolských osnov. Průvodce studiem Vývoj matematiky

Více

Lineární algebra : Polynomy

Lineární algebra : Polynomy Lineární algebra : Polynomy (2. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 15. dubna 2014, 11:21 1 2 2.1 Značení a těleso komplexních čísel Značení N := {1, 2, 3... }... množina

Více

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin študenti MFF 15. augusta 2008 1 10 Skalární součin Požadavky Vlastnosti v reálném i komplexním případě Norma Cauchy-Schwarzova nerovnost

Více

Matematická analýza 4

Matematická analýza 4 Matematická analýza 4 LS 2015-16 Miroslav Zelený 18. Metrické prostory III 19. Křivkový a plošný integrál 20. Absolutně spoj. fce a fce s konečnou variací 21. Fourierovy řady 18. Metrické prostory III

Více

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Ukážeme, že každý prvek distributivního svazu odpovídá termu v konjuktivně-disjunktivním (resp. disjunktivně-konjunktivním)

Více

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Taylorův polynom Program Primitivní

Více

ŘADY KOMPLEXNÍCH FUNKCÍ

ŘADY KOMPLEXNÍCH FUNKCÍ ŘADY KOMPLEXNÍCH FUNKCÍ OBECNÉ VLASTNOSTI Řady komplexních čísel z n byly částečně probírány v kapitole o číselných řadách. Definice říká, že n=0 z n = z, jestliže z je limita částečných součtů řady z

Více

To je samozřejmě základní pojem konvergence, ale v mnoha případech je příliš obecný a nestačí na dokazování některých užitečných tvrzení.

To je samozřejmě základní pojem konvergence, ale v mnoha případech je příliš obecný a nestačí na dokazování některých užitečných tvrzení. STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE Zatím nebylo v těchto textech věnováno příliš pozornosti konvergenci funkcí, at jako limita posloupnosti nebo součet řady. Jinak byla posloupnosti funkcí nebo řady brána jako. To

Více

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě

Více

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení

Více

PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů

PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Definujeme svazové kongruence a ukážeme jak pro vhodné binární relace svazu ověřit, že se jedná o svazové kongruence. Popíšeme svaz Con(A) kongruencí

Více

Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť.

Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť. Přednáška 3, 19. října 2015 Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť X i = M i I je jeho pokrytí otevřenými

Více

Posloupnosti a řady. 28. listopadu 2015

Posloupnosti a řady. 28. listopadu 2015 Posloupnosti a řady Přednáška 5 28. listopadu 205 Obsah Posloupnosti 2 Věty o limitách 3 Řady 4 Kritéria konvergence 5 Absolutní a relativní konvergence 6 Operace s řadami 7 Mocninné a Taylorovy řady Zdroj

Více

Úvod základy teorie zobrazení

Úvod základy teorie zobrazení Úvod základy teorie zobrazení V přednášce se budeme zabývat diferenciálním a integrálním počtem funkcí více proměnných. Přednáška navazuje na přednášku atematická analýza 1 z prvního semestru. Proto se

Více

Limita posloupnosti a funkce

Limita posloupnosti a funkce Limita posloupnosti a funkce Petr Hasil Přednáška z Matematické analýzy I c Petr Hasil (MUNI) Limita posloupnosti a funkce MA I (M1101) 1 / 90 Obsah 1 Posloupnosti reálných čísel Úvod Limita posloupnosti

Více

INTEGRÁLY S PARAMETREM

INTEGRÁLY S PARAMETREM INTEGRÁLY S PARAMETREM b a V kapitole o integraci funkcí více proměnných byla potřeba funkce g(x) = f(x, y) dy proměnné x. Spojitost funkce g(x) = b a f(x, y) dy proměnné x znamená vlastně prohození limity

Více

Limita a spojitost funkce

Limita a spojitost funkce Přednáška 5 Limita a spojitost funkce V této přednášce se konečně dostaneme k diferenciálnímu počtu funkce jedné reálné proměnné. Diferenciální počet se v podstatě zabývá lokálním chováním funkce v daném

Více

Definice 7.1 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P). Zobrazení. nebo ekvivalentně

Definice 7.1 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P). Zobrazení. nebo ekvivalentně 7 Náhodný vektor Nezávislost náhodných veličin Definice 7 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P) Zobrazení X : Ω R n, které je A-měřitelné, se nazývá (n-rozměrný) náhodný vektor Měřitelností

Více

Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy

Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy 1.1 Relace a funkce V celém textu budeme používat následující označení pro číselné množiny: N množina všech přirozených čísel bez nuly, N={1, 2,

Více

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Jan Tomeček Tento stručný text si klade za cíl co nejrychlejší uvedení do teorie Greenových funkcí pro obyčejné diferenciální

Více

1 Topologie roviny a prostoru

1 Topologie roviny a prostoru 1 Topologie roviny a prostoru 1.1 Základní pojmy množin Intervaly a okolí Intervaly v rovině nebo prostoru jsou obdélníky nebo hranoly se stranami rovnoběžnými s osami souřadnic. Podmnožiny intervalů se

Více

1 Základní pojmy. 1.1 Množiny

1 Základní pojmy. 1.1 Množiny 1 Základní pojmy V této kapitole si stručně připomeneme základní pojmy, bez jejichž znalostí bychom se v dalším studiu neobešli. Nejprve to budou poznatky z logiky a teorie množin. Dále se budeme věnovat

Více

10. DETERMINANTY " # $!

10. DETERMINANTY  # $! 10. DETERMINANTY $ V této kapitole zavedeme determinanty čtvercových matic libovolného rozměru nad pevným tělesem, řekneme si jejich základní vlastnosti a naučíme se je vypočítat včetně příkladů jejich

Více

Lineární algebra : Báze a dimenze

Lineární algebra : Báze a dimenze Lineární algebra : Báze a dimenze (5. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 9. dubna 2014, 13:33 1 2 5.1 Báze lineárního prostoru Definice 1. O množině vektorů M z LP V řekneme,

Více

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: 3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...

Více

1. přednáška 1. října Kapitola 1. Metrické prostory.

1. přednáška 1. října Kapitola 1. Metrické prostory. 1. přednáška 1. října 2007 Kapitola 1. Metrické prostory. Definice MP, izometrie. Metrický prostor je struktura formalizující jev vzdálenosti. Je to dvojice (M, d) složená z množiny M a funkce dvou proměnných

Více

Matematika III. Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská. Ústav matematiky

Matematika III. Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská. Ústav matematiky Matematika III Řady Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská Ústav matematiky Přednášky ZS 202-203 Obsah Číselné řady. Součet nekonečné řady. Kritéria konvergence 2 Funkční řady. Bodová konvergence.

Více

19 Hilbertovy prostory

19 Hilbertovy prostory M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 19: Hilbertovy prostory 34 19 Hilbertovy prostory 19.1 Úvod, základní pojmy Poznámka (připomenutí). Necht (X,(, )) je vektorový prostor se skalárním součinem

Více

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme Skalární součin axiomatická definice odvození velikosti vektorů a úhlu mezi vektory geometrická interpretace ortogonalita vlastnosti ortonormálních bázi [1] Definice skalárního součinu Necht L je lineární

Více

Číselné posloupnosti

Číselné posloupnosti Číselné posloupnosti Jiří Fišer KMA, PřF UP Olomouc ZS09 Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MA2AA ZS09 1 / 43 Pojem posloupnosti Každé zobrazení N do R nazýváme číselná posloupnost. 1 a 1, 2 a 2, 3 a

Více

Přednáška 6, 7. listopadu 2014

Přednáška 6, 7. listopadu 2014 Přednáška 6, 7. listopadu 204 Část 3: nekonečné řady Základní definice. Nekonečná řada, krátce řada, je posloupnost reálných čísel (a n ) R uvedená v zápisu a n = a + a 2 + a 3 +..., spolu s metodou přiřazující

Více

Matematika I. Přednášky: Mgr. Radek Výrut, Zkouška:

Matematika I. Přednášky: Mgr. Radek Výrut, Zkouška: Přednášky: Mgr. Radek Výrut, Matematika I katedra matematiky, UL-605, rvyrut@kma.zcu.cz tel.: 377 63 2658 Zkouška: Písemná část zkoušky - příklady v rozsahu zápočtových prací Ústní část zkoušky - základní

Více

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi

Více

1 Lineární prostory a podprostory

1 Lineární prostory a podprostory Lineární prostory a podprostory Přečtěte si: Učebnice AKLA, kapitola první, podkapitoly. až.4 včetně. Cvičení. Které z následujících množin jsou lineárními prostory s přirozenými definicemi operací?. C

Více

Množiny, relace, zobrazení

Množiny, relace, zobrazení Množiny, relace, zobrazení Množiny Množinou rozumíme každý soubor určitých objektů shrnutých v jeden celek. Zmíněné objekty pak nazýváme prvky dané množiny. Pojem množina je tedy synonymem pojmů typu soubor,

Více

Zimní semestr akademického roku 2014/ prosince 2014

Zimní semestr akademického roku 2014/ prosince 2014 Cvičení k předmětu BI-ZMA Tomáš Kalvoda Katedra aplikované matematiky FIT ČVUT Matěj Tušek Katedra matematiky FJFI ČVUT Obsah Cvičení Zimní semestr akademického roku 2014/2015 2. prosince 2014 Předmluva

Více

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 30. dubna 2014, 09:00 1 2 15.1 Prehilhertovy prostory Definice 1. Buď V LP nad

Více

Matematika pro informatiky

Matematika pro informatiky (FIT ČVUT v Praze) Konvexní analýza 13.týden 1 / 1 Matematika pro informatiky Jaroslav Milota Fakulta informačních technologíı České vysoké učení technické v Praze Letní semestr 2010/11 Extrémy funkce

Více

4. Topologické vlastnosti množiny reálných

4. Topologické vlastnosti množiny reálných Matematická analýza I přednášky M. Málka cvičení A. Hakové a R. Otáhalové Zimní semestr 2004/05 4. Topologické vlastnosti množiny reálných čísel V této kapitole definujeme přirozenou topologii na množině

Více

8.1. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, σ 2 ) s parametry µ a. ( ) ϕ(x) = 1. označovat písmenem U. Její hustota je pak.

8.1. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, σ 2 ) s parametry µ a. ( ) ϕ(x) = 1. označovat písmenem U. Její hustota je pak. 8. Normální rozdělení 8.. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, ) s parametry µ a > 0 je rozdělení určené hustotou ( ) f(x) = (x µ) e, x (, ). Rozdělení N(0; ) s parametry µ = 0 a = se nazývá normované

Více

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA FREDHOLMOVA ALTERNATIVA Pavel Jirásek 1 Abstrakt. V tomto článku se snažíme shrnout dosavadní výsledky týkající se Fredholmovy alternativy (FA). Postupně zmíníme FA na prostorech konečné dimenze, FA pro

Více

Posloupnosti a jejich konvergence

Posloupnosti a jejich konvergence a jejich konvergence Pojem konvergence je velmi důležitý pro nediskrétní matematiku. Je nezbytný všude, kde je potřeba aproximovat nějaké hodnoty, řešit rovnice přibližně, používat derivace, integrály.

Více

OBECNOSTI KONVERGENCE V R N

OBECNOSTI KONVERGENCE V R N FUNKCE VÍCE PROMĚNNÝCH V reálných situacích závisejí děje obvykle na více proměnných než jen na jedné (např. na teplotě i na tlaku), závislost na jedné proměnné je spíše výjimkou. OBECNOSTI Reálná funkce

Více

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru 2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních

Více

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y 9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y Při popisu procesů zpracováváme vstupní údaj, hodnotu x tak, že výstupní hodnota y závisí nějakým způsobem na vstupní, je její funkcí y = f(x).

Více

Texty k přednáškám z MMAN3: 3. Metrické prostory

Texty k přednáškám z MMAN3: 3. Metrické prostory Texty k přednáškám z MMAN3: 3. Metrické prostory 3. července 2012 1 Metrika na množině, metrický prostor Pojem vzdálenosti dvou reálných (komplexních) čísel, nebo bodů v rovině či prostoru je známý ze

Více

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde

Více

Dnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda

Dnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda Předmět: MA 4 Dnešní látka Opakování: normy vektorů a matic, podmíněnost matic Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda Četba: Text o lineární algebře v Příručce přežití na webových

Více

2. kapitola: Euklidovské prostory

2. kapitola: Euklidovské prostory 2. kapitola: Euklidovské prostory 2.1 Definice. Euklidovským n-rozměrným prostorem rozumíme neprázdnou množinu E n spolu s vektorovým prostorem V n a přiřazením, které každému bodu a z E n a každému vektoru

Více

α β ) právě tehdy, když pro jednotlivé hodnoty platí β1 αn βn. Danou relaci nazýváme relace

α β ) právě tehdy, když pro jednotlivé hodnoty platí β1 αn βn. Danou relaci nazýváme relace Monotónní a Lineární Funkce 1. Relace předcházení a to Uvažujme dva vektory hodnot proměnných α = α,, 1 αn ( ) a β = ( β β ) 1,, n x,, 1 xn. Říkáme, že vekto r hodnot α předchází vektor hodnot β (značíme

Více

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u

Více

Báze a dimenze vektorových prostorů

Báze a dimenze vektorových prostorů Báze a dimenze vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť u 1, u 2,..., u n je konečná posloupnost vektorů z V. Existují-li prvky s 1, s 2,..., s n T, z nichž alespoň

Více

Aplikovaná matematika I, NMAF071

Aplikovaná matematika I, NMAF071 M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika I kap. 1: Úvod, čísla, zobrazení, posloupnosti 1 Aplikovaná matematika I, NMAF071 M. Rokyta, KMA MFF UK ZS 2013/14 Sylabus = obsah (plán) přednášky [a orientační

Více

)(x 2 + 3x + 4),

)(x 2 + 3x + 4), 3 IREDUCIBILNÍ ROZKLADY POLYNOMŮ V T [X] 3 Ireducibilní rozklady polynomů v T [x] - rozklady polynomů na ireducibilní (dále nerozložitelné) prvky v oboru integrity polynomů jedné neurčité x nad tělesem

Více

Matematická analýza pro informatiky I.

Matematická analýza pro informatiky I. Matematická analýza pro informatiky I. 1. přednáška Jan Tomeček tomecek@inf.upol.cz http://aix-slx.upol.cz/ tomecek/index Univerzita Palackého v Olomouci 14. února 2011 Jan Tomeček, tomecek@inf.upol.cz

Více

Spojitost funkce. Spojitost je nejdůležitější obecná vlastnost funkcí. Umožňuje aproximace různých řešení.

Spojitost funkce. Spojitost je nejdůležitější obecná vlastnost funkcí. Umožňuje aproximace různých řešení. funkce je nejdůležitější obecná vlastnost funkcí. Umožňuje aproximace různých řešení. Je důležité vědět, kdy se malá změna nějakého měření projeví málo na konečném výsledku. Zpřesňuje-li se měření, měl

Více