实分析随笔(1)Lebesgue定理、Riesz定理与Egoroff定理

定义3.2.1(几乎处处收敛)f_k(k\ge 1) 是在可测集 E 上定义的一列可测函数,若存在 E_0\subset E,mE_0=0,s.t.f_k(x)\rightarrow f(x),\forall x\in E\backslash E_0 ,则称 f_k 几乎处处收敛于 f ,记为 f_k\rightarrow f,a.e .

定义3.2.2(依测度收敛)f_k(k\ge1),f 是定义在可测集 E 上的 a.e 有限的可测函数,

\forall \sigma >0,\lim_{k\to \infty }mE({|f_k-f|}>\sigma)=0, 则称 f_kE依测度收敛于f ,记为 f_k\Rightarrow f .

定理3.2.1(Lebesgue)mE<\infty,f_k(k\ge 1),f 都是 Ea.e 有限的可测函数,若 f_kEa.e 收敛于 f ,则 f_k 依测度收敛于 f .

ProofA_0f_k 不收敛的点集,A_k=E(|f_k|=\infty),A_\infty=E(|f|=\infty),B=\bigcup_{k=0}^\infty A_k\cup A_\infty ,由条件 mB=0,f_kE\backslash B 上点点收敛于 f\forall \sigma >0,E_i(\sigma)=E(|f_i-f|>\sigma),R_k(\sigma)=\bigcup_{i=k}^\infty E_i(\sigma) ,易见 R_{k+1}\subset R_k ,由 mE<\infty ,定理2.3.3,\lim_{k\to\infty}m(R_k(\sigma))=m(\bigcap_{k=1}^\infty R_k(\sigma)) ,而 \bigcap_{k=1}^\infty R_k(\sigma)=\bigcap_{k=1}^\infty \bigcup_{i=k}^\infty E_i(\sigma)=\overline \lim_{k\to\infty} E_k(\sigma) ,当 k\to \infty 时,由上极限的定义,不能有无穷个点 \in U(a,\varepsilon) ,从而在 E\backslash Bf_k\nrightarrow f ,故 f_k 的极限必在 B 中,有 m(\bigcap_{k=1}^\infty R_k(\sigma))\le mB=0,\lim_{k\to\infty }R_k(\sigma)=0. 从而 mE_k(\sigma)\le m(R_k(\sigma))=0 ,当 k\to\infty,\sigma 的任意性,f_k\Rightarrow f .得证。

定理3.2.3(Riesz)f_kEa.e 有限的可测函数序列,f_k\Rightarrow f ,则存在子序列 f_{k_i},f_{k_i}\rightarrow f,a.e .

Proof 由于 \forall \sigma>0,\lim_{k\to \infty}mE(|f_k-f|>\sigma)=0 ,取正数序列 \sigma_i 单调递减趋于零,且 \sum_{i=1}^\infty \sigma_i<\infty ,于是对每个 \sigma_i,\exists k_i,s.t. k\ge k_i 时,mE(|f_k-f|>\sigma_i)<\sigma_i 。不妨设 k_{i+1}>k_i ,可以证明 f_{k_i}\rightarrow f,a.e.

R_j=\bigcup_{i=j}^\infty E(|f_{k_i}-f|>\sigma_i) ,则 R_{j+1}\subset R_jmR_j\le \sum_{i=j}^\infty \sigma_i\to 0,(j\to \infty) .

mR_1\le \sum_{i=1}^\infty \sigma_i<\infty ,由定理2.3.3,得到 m(\bigcap_{j=1}^\infty R_j)=\lim_{j\to \infty} mR_j=0.

对于每个 x\in E\backslash \bigcap _{j=1}^\infty R_j ,不妨设 x\notin R_{j_0} ,于是 x\notin E(|f_{k_i}-f|>\sigma_i)|f_{k_i}(x)-f(x)|\le \sigma_i,i\ge j_0 . 由 \sigma_i\to 0 ,有 f_{k_i}\to f ,故 f_{k_i}\to f,a.e. 得证。

定理3.2.4(Egoroff)mE<\infty,f_k(k\ge 1) 是在 Ea.e. 有限的可测函数序列,f_k\to f,a.e.\forall \delta>0,\exists E_0\subset E,s.t. m(E\backslash E_0)\le \deltaf_kE_0 上一致收敛于 f .

Proof 类似于定理3.2.1,记 R_k(\sigma)=\bigcup_{i=k}^\infty E_i(\sigma), R_{k+1}\subset R_k,E_i(\sigma)=E(|f_i-f|>\sigma), \lim_{k\to \infty} mR_k(\sigma)=0 。取单调递减趋于零序列 \sigma_j,\delta_j>0,s.t.\sum_{j=1}^\infty \delta_j<\infty, \forall \sigma_j,\delta_j,\exists k_j,s.t. mR_{k_j}(\sigma_j)<\delta_jk_j\uparrow\infty,\forall \delta>0,\exists j_0,s.t. \sum_{j=j_0}^\infty \delta_j<\delta ,记 R_0=\bigcup_{j=j_0}^\infty R_{k_j}(\sigma_j) ,则 mR_0<\delta ,记 E_0=E\backslash R_0 下证 f_kE_0 上一致收敛。事实上,当 x\in E_0 时,x\notin R_0 从而 x\notin R_{k_j}(\sigma_j) ,x\notin E(|f_i-f|>\sigma_j) 于是 |f_i-f|\le \sigma_j,\forall i\ge k_j ,由 \sigma_j\downarrow 0 ,于是在 E_0 上,f_i 一致收敛于 f . 得证。

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