In diesem Kapitel sei $X \neq \emptyset$ eine Menge. \begin{definition} \index{$\sigma$-!Algebra} Sei $\fa\subseteq\mathcal{P}(X)$, $\fa$ heißt eine \textbf{$\sigma$-Algebra} auf $X$, wenn gilt: \begin{enumerate} \item[($\sigma_1$)] $X\in\fa$ \item[($\sigma_2$)] $A\in\fa \implies A^c\in\fa$ \item[($\sigma_3$)] $(A_j)$ ist eine Folge in $\fa \implies$ $\bigcup A_j\in\fa$. \end{enumerate} \end{definition} \begin{beispieleX} \begin{enumerate} \item $\Set{X,\emptyset}$ und $\mathcal{P}(X)$ sind $\sigma$-Algebren auf $X$. \item Sei $A\subseteq X$, dann ist $\Set{X,\emptyset, A, A^c}$ eine $\sigma$-Algebra auf $X$. \item $\fa:=\Set{A\subseteq X | A \text{ abzählbar oder } A^c \text{ abzählbar}}$ ist eine $\sigma$-Algebra auf $X$. \end{enumerate} \end{beispieleX} \begin{lemma} \label{Lemma 1.1} Sei $\fa$ eine $\sigma$-Algebra auf $X$, dann: \begin{enumerate} \item $\emptyset\in\fa$ \item Ist $(A_j)$ eine Folge in $\fa$, so ist $\bigcap A_j\in\fa$. \item Sind $A_1,\dots,A_n\in\fa$, so gilt: \begin{enumerate} \item $A_1\cup\dots\cup A_n\in\fa$ \item $A_1\cap\dots\cap A_n\in\fa$ \item $A_1\setminus A_2\in\fa$ \end{enumerate} \end{enumerate} \end{lemma} \begin{beweis} \begin{enumerate} \item \folgtnach{$\sigma_2$} $\emptyset=X^c\in\fa$. \item $D:=\bigcap A_j$. $D^c=\bigcup A_j^c\in\fa$ (nach ($\sigma_2$) und ($\sigma_3$)), also gilt auch $D=(D^c)^c\in\fa$. \item \begin{enumerate} \item \folgtnach{($\sigma_3$) mit $A_{n+j}:=\emptyset$ ($j\ge 1$)} $A_1\cup\dots\cup A_n\in\fa$. \item \folgtnach{(2) mit $A_{n+j}:=X$ ($j\ge 1)$} $A_1\cap\dots\cap A_n\in\fa$. \item $A_1\setminus A_2=A_1\cap A_2^c\in\fa$ \end{enumerate} \end{enumerate} \end{beweis} \begin{lemma} \label{Lemma 1.2} Sei $\cf \neq \emptyset$ eine Menge von $\sigma$-Algebren auf $X$. Dann ist \[\fa_0:=\bigcap_{\fa\in\cf}\fa\] eine $\sigma$-Algebra auf $X$. \end{lemma} \begin{beweis} \begin{enumerate} \item[($\sigma_1$)] $\forall\fa\in\cf:X\in\fa\implies X\in\fa_0$. \item[($\sigma_2$)] Sei $A\in\fa_0$, dann gilt: \begin{align*} \forall\fa\in\cf:A\in\fa &\implies \forall\fa\in\cf:A^c\in\fa\\ &\implies A^c\in\fa_0 \end{align*} \item[($\sigma_3$)] Sei $(A_j)$ eine Folge in $\fa_0$, dann ist $(A_j)$ Folge in $\fa$ für alle $\fa\in\cf$, dann gilt: \begin{align*} \forall\fa\in\cf:\bigcap A_j\in\fa \implies \bigcap A_j\in\fa_0 \end{align*} \end{enumerate} \end{beweis} \begin{definition} \index{Erzeuger} Sei $\emptyset \neq \mathcal{E} \subseteq \mathcal{P}(X)$ und $\cf:=\{\fa:\fa$ ist $\sigma$-Algebra auf $X$ mit $\mathcal{E}\subseteq\fa\}$. Definiere \[\sigma(\mathcal{E}):=\bigcap_{\fa\in\cf}\fa\] \folgtnach{1.2} $\sigma(\mathcal{E})$ ist eine $\sigma$-Algebra auf $X$. $\sigma(\mathcal{E})$ heißt die \textbf{von $\mathcal{E}$ erzeugte $\sigma$-Algebra}. $\mathcal{E}$ heißt ein \textbf{Erzeuger} von $\sigma(\mathcal{E})$. \end{definition} \begin{lemma} \label{Lemma 1.3} Sei $\emptyset\ne\mathcal{E}\subseteq\mathcal{P}(X)$. \begin{enumerate} \item $\mathcal{E}\subseteq\sigma(\mathcal{E})$. $\sigma(\mathcal{E})$ ist die "`kleinste"' $\sigma$-Algebra auf $X$, die $\mathcal{E}$ enthält. \item Ist $\mathcal{E}$ eine $\sigma$-Algebra, so ist $\sigma(\mathcal{E})=\mathcal{E}$. \item Ist $\mathcal{E}\subseteq\mathcal{E}'$, so ist $\sigma(\mathcal{E})\subseteq\sigma(\mathcal{E}')$. \end{enumerate} \end{lemma} \begin{beweis} \begin{enumerate} \item Klar nach Definition. \item $\fa:=\mathcal{E}$, dann gilt $\fa\subseteq\sigma(\mathcal{E})\subseteq\fa$. \item $\mathcal{E}\subseteq\mathcal{E}'\subseteq\sigma(\mathcal{E}')$, also folgt nach Definition $\sigma(\mathcal{E})\subseteq\sigma(\mathcal{E}')$. \end{enumerate} \end{beweis} \begin{beispiel} \begin{enumerate} \item Sei $A\subseteq X$ und $\mathcal{E}:=\{A\}$. Dann ist $\sigma(\mathcal{E})=\{X,\emptyset,A,A^c\}$. \item $X:=\{1,2,3,4,5\}, \mathcal{E}:=\{\{1\},\{1,2\}\}$. Dann gilt: \[\sigma(\mathcal{E}):=\{X,\emptyset, \{1\},\{2\},\{1,2\},\{3,4,5\},\{1,3,4,5\},\{2,3,4,5\}\}\] \end{enumerate} \end{beispiel} \begin{erinnerung} \index{Offenheit}\index{Abgeschlossenheit} Sei $d\in\mdn, X\subseteq\mdr^d$. $A\subseteq X$ heißt \textbf{offen} (\textbf{abgeschlossen}) in $X$, genau dann wenn ein offenes (abgeschlossenes) $G\subseteq\mdr^d$ existiert mit $A=X\cap G$.\\ Beachte: $A$ abgeschlossen in $X$ $\iff$ $X\setminus A$ offen in $X$. \end{erinnerung} \begin{definition} \index{Borel!$\sigma$-Algebra}\index{$\sigma$-!Algebra, Borelsche} \index{Borel!Mengen} Sei $X\subseteq\mdr^d$. \begin{enumerate} \item $\mathcal{O}(X):=\Set{A\subseteq X | A \text{ ist offen in } X}$ \item $\fb(X):=\sigma(\mathcal{O}(X))$ heißt \textbf{Borelsche $\sigma$-Algebra} auf $X$. \item $\fb_d:=\fb(\mdr^d)$. Die Elemente von $\fb_d$ heißen \textbf{Borelsche Mengen} oder \textbf{Borel-Mengen}. \end{enumerate} \end{definition} \begin{beispiel} \begin{enumerate} \item Sei $\emptyset \neq X\subseteq\mdr^d$. Ist $A\subseteq$ $\stackrel{\hbox{offen}}{\hbox{abgeschlossen}}$ in $X$, so ist $A\in\fb(X)$. \item Ist $A\subseteq\mdr^d$ $\stackrel{\hbox{offen}}{\hbox{abgeschlossen}}$, so ist $A\in\fb_d$. \item Sei $d=1, A=\mdq$. $\mdq$ ist abzählbar, also $\mdq=\{r_1,r_2,\dots\}$ (mit $r_i\ne r_j$ für $i\ne j$). Also ist $\mdq=\bigcup \{r_j\}$. Sei nun $r\in\mdq$, dann ist $B:=(-\infty,r)\cup(r,\infty)\in\fb_1$. Daraus folgt $\{r_j\}\in\fb_1$, also auch $\mdq\in\fb_1$.\\ Allgemeiner lässt sich zeigen: $\mdq^d:=\{(x_1,\dots,x_n):x_j\in\mdq (j=1,\dots,n)\}\in\fb_d$. \item Sei $x_0 \in \mdr^d, \Set{x_0}$ ist abgeschlossen $\Rightarrow \Set{x_0} \in \fb$ \end{enumerate} \end{beispiel} \begin{definition} \index{Intervall} \index{Halbraum} \begin{enumerate} \item Seien $I_1,\dots,I_d$ Intervalle in $\mdr$. Dann heißt $I_1\times\dots\times I_d$ ein \textbf{Intervall} in $\mdr^d$. \item Seien $a=(a_1,\dots,a_d), b=(b_1,\dots,b_d)\in\mdr^d$. \[a\le b:\iff a_j\le b_j \quad \forall j \in \Set{1, \dots, d}\] \item Seien $a,b\in\mdr^d$ und $a\le b$. \begin{align*} (a,b) &:= (a_1,b_1)\times(a_2,b_2)\times\dots\times(a_d,b_d)\\ (a,b] &:= (a_1,b_1]\times(a_2,b_2]\times\dots\times(a_d,b_d]\\ [a,b) &:= [a_1,b_1)\times[a_2,b_2)\times\dots\times[a_d,b_d)\\ [a,b] &:= [a_1,b_1]\times[a_2,b_2]\times\dots\times[a_d,b_d] \end{align*} mit der Festlegung $(a,b):=(a,b]:=[a,b):=\emptyset$, falls $a_j=b_j$ für ein $j\in\{1,\dots,d\}$. \item Für $k\in\{1,\dots,d\}$ und $\alpha\in\mdr$ definiere die folgenden \textbf{Halbräume}: \begin{align*} H_k^-(\alpha) &:= \Set{(x_1,\dots,x_d)\in\mdr^d:x_k\le\alpha}\\ H_k^+(\alpha) &:= \Set{(x_1,\dots,x_d)\in\mdr^d:x_k\ge\alpha} \end{align*} \end{enumerate} \end{definition} Beispiel für ein Intervall $(a_1, b_1) \times [a_2, b_2]$ und die beiden Halbräume:\\ \begin{tikzpicture} % Draw axes \draw [<->,thick] (0,2.5) node (yaxis) [above] {$x_2$} |- (2.5,0) node (xaxis) [right] {$x_1$}; % Draw two intersecting lines \draw[thick, dashed] (1,1) coordinate (a) -- (2,1) coordinate (b); \draw[thick, dashed] (a) -- (1,2) coordinate (d); \draw[thick] (d) -- (2,2) coordinate (c); \draw[thick] (b) -- (2,2); \fill[green!15] (a) -- (b) -- (c) -- (d) -- (a); % Draw lines indicating intersection with y and x axis. Here we % use the perpendicular coordinate system \draw[dotted] (yaxis |- a) node[left] {$a_2$} -| (xaxis -| a) node[below] {$a_1$}; \draw[dotted] (yaxis |- c) node[left] {$b_2$} -| (xaxis -| c) node[below] {$b_1$}; \end{tikzpicture} \begin{tikzpicture} \pgfdeclarepatternformonly{north east lines wide}% {\pgfqpoint{-1pt}{-1pt}}% {\pgfqpoint{10pt}{10pt}}% {\pgfqpoint{9pt}{9pt}}% { \pgfsetlinewidth{0.7pt} \pgfpathmoveto{\pgfqpoint{0pt}{0pt}} \pgfpathlineto{\pgfqpoint{9.1pt}{9.1pt}} \pgfusepath{stroke} } \pgfdeclarepatternformonly{north west lines wide} {\pgfqpoint{-1pt}{-1pt}}% {\pgfqpoint{7pt}{7pt}}% {\pgfqpoint{6pt}{6pt}}% { \pgfsetlinewidth{0.7pt} \pgfpathmoveto{\pgfqpoint{0pt}{6pt}} \pgfpathlineto{\pgfqpoint{6.1pt}{-0.1pt}} \pgfusepath{stroke} } % Draw two intersecting lines \draw[thick, red] (-1,-1) coordinate (a) -- (2,-1) coordinate (b); \draw[thick, green] ( 1,-1) coordinate (c) -- (1, 2) coordinate (d); \fill[pattern=north east lines wide, pattern color=red!50] (a) -- (b) -- (2,2) -- (-1,2) -- (a); \fill[pattern=north west lines wide, pattern color=green!50] (a) -- (1,-1) -- (1,2) -- (-1,2) -- (a); \draw[thick, green] (c) -- (d); \draw[thick, red] (a) -- (b); % Draw axes \draw [<->,thick] (0,2.5) node (yaxis) [above] {$x_2$} |- (2.5,0) node (xaxis) [right] {$x_1$}; \node[red] at (1.5,2.8) {$H_2^+(-1)$}; \node[green] at (1.5,2.3) {$H_1^-(1)$}; \end{tikzpicture} \begin{satz}[Erzeuger der Borelschen $\sigma$-Algebra auf $\mdr^d$] \label{Satz 1.4} Es seien $\ce_1,\ce_2,\ce_3$ wie folgt definiert: \begin{align*} \ce_1&:=\Set{(a,b) | a,b\in\mdq^d,a\le b}\\ \ce_2&:=\Set{(a,b] | a,b\in\mdq^d, a\le b}\\ \ce_3&:=\Set{H^-_k(\alpha) | \alpha\in\mdq, k \in \Set{1,\dots,d}} \end{align*} Dann gilt: \[\fb_d=\sigma(\ce_1)=\sigma(\ce_2)=\sigma(\ce_3)\] Entsprechendes gilt für die anderen Typen von Intervallen und Halbräumen. \end{satz} \begin{beweis} \[\fb_d \stackrel{(1)}{\subseteq} \sigma(\ce_1) \stackrel{(2)}{\subseteq} \sigma(\ce_2) \stackrel{(3)}{\subseteq} \sigma(\ce_3) \stackrel{(4)}{\subseteq} \fb_d \] \begin{enumerate} \item Sei $G\in\co(\mdr^d), \fm:=\Set{(a,b) | a,b \in \mdq^d, \; a\le b, \; (a,b)\subseteq G}$.\\ Dann ist $\fm$ abzählbar und $G=\bigcup_{I\in\fm}I$.\\ Also gilt: \[\co(\mdr^d) \subseteq \sigma(\ce_1)\] \[G\in\sigma(\ce_1)\implies \fb_d=\sigma(\co(\mdr^d))\stackrel{1.3}{\subseteq}\sigma(\ce_1)\] \item Sei $a=(a_1, \dots,a_d), b=(b_1,\dots,b_d) \in \mdq^d$ und $a \leq b$ sowie $(a, b)\in\ce_1$.\\ \textbf{Fall 1:} $(a,b)=\emptyset\in\ce_2\subseteq\sigma(\ce_2)$\\ \textbf{Fall 2:} $(a,b)\ne\emptyset$.\\ Dann gilt für alle $j\in\{1,\dots,d\}:a_j0\;\exists n_c\in\mdn:\forall n\ge n_c: x_n> c\] \item Sei $(a_n)$ eine Folge in $[0,+\infty]$. Es gilt \[\sum_{n=1}^\infty a_n=\sum a_n = +\infty :\Leftrightarrow \begin{cases} \exists n \in \mdn \text{ mit } a_n = +\infty \text{ oder }\\ \sum a_n \text{ divergiert} \end{cases} \] \end{enumerate} Wegen Ana I, 13.1 können Reihen der obigen Form beliebig umgeordnet werden, ohne dass sich ihr Wert verändert. \end{definition} \begin{definition} \index{Maß} \index{$\sigma$-!Additivität} \index{Maßraum} \index{Maß!endliches} \index{Wahrscheinlichkeitsmaß}\index{Maß!Wahrscheinlichkeits-} Sei $\fa$ eine $\sigma$-Algebra auf $X$ und $\mu:\fa\to[0,+\infty]$ eine Abbildung. $\mu$ heißt ein \textbf{Maß} auf $\fa$, genau dann wenn gilt: \begin{enumerate} \item[$(M_1)$] $\mu(\emptyset)=0$ \item[$(M_2)$] Ist $(A_j)$ eine disjunkte Folge in $\fa$, so ist $\mu(\bigcup A_j)=\sum\mu(A_j)$. Diese Eigenschaft heißt \textbf{$\sigma$-Additivität}. \end{enumerate} In diesem Fall heißt $(X,\fa,\mu)$ ein \textbf{Maßraum}.\\ Ein Maß $\mu$ heißt \textbf{endlich} $:\Leftrightarrow \mu(X)<\infty$.\\ Ein Maß $\mu$ heißt ein \textbf{Wahrscheinlichkeitsmaß} $:\Leftrightarrow\mu(X)=1$ ist. \end{definition} \begin{beispiel} \index{Punktmaß}\index{Maß!Punkt-} \index{Dirac-Maß}\index{Maß!Dirac-} \index{Zählmaß}\index{Maß!Zähl-} \begin{enumerate} \item Sei $\fa:=\cp(X)$ und $x_0\in X$. $\delta_{x_0}:\fa\to[0,+\infty]$ sei definiert durch: \[\delta_{x_0}(A):= \begin{cases} 1,\ x_0\in A\\ 0,\ x_0\not\in A \end{cases}\] Klar ist, dass $\delta_{x_0}(\emptyset)=0$ ist.\\ Sei $(A_j)$ eine disjunkte Folge in $\fa$. \[\delta_{x_0}(\bigcup A_j)= \left.\begin{cases} 1,\ x_0\in\bigcup A_j\\ 0,\ x_0\not\in\bigcup A_j \end{cases}\right\}=\sum\delta_{x_0}(A_j)\] $\delta_{x_0}$ ist ein Maß auf $\fa$ und heißt \textbf{Punktmaß} oder \textbf{Dirac-Maß}. \item Sei $X:=\mdn$, $\fa:=\cp(X)$ und $(p_j)$ eine Folge in $[0,+\infty]$. Definiere $\mu:\fa\to[0,+\infty]$ durch: \begin{align*} \text{Für } A \in \fa: \quad \mu(A):= \begin{cases} 0 &\text{, falls } A=\emptyset\\ \sum_{j\in A}p_j &\text{, falls } A\ne\emptyset \end{cases} \end{align*} Übung: $\mu$ ist ein Maß auf $\fa=\cp(\mdn)$ und heißt ein \textbf{Zählmaß}. Sind alle $p_j=1$, so ist $\mu(A)$ gerade die Anzahl der Elemente von $A$. \item Sei $(X,\fa,\mu)$ ein Maßraum, $\emptyset\ne Y\subseteq X$ und $\fa_0\subseteq\fa$ eine $\sigma$-Algebra auf $Y$. Definiere $\mu_0:\fa_0\to[0,+\infty]$ durch $\mu_0(A):=\mu(A)$ ($A\in\fa_0$).\\ Dann ist $(Y,\fa_0,\mu_0)$ ein Maßraum.\\ Ist spezieller $Y\in\fa$, so ist $\fa_0:=\fa_Y\subseteq\fa$ und man definiert $\mu_{|Y}:\fa_Y\to[0,+\infty]$ durch $\mu_{|Y}(A):=\mu(A)$ ist ein Maß auf $\fa_Y$. \end{enumerate} \end{beispiel} \begin{satz} \label{Satz 1.7} \((X,\fa,\mu)\) sei ein Maßraum, es seien \(A,B\in\fa\) und \((A_{j})\) sei eine Folge in \(\fa\). Dann: \begin{enumerate} \item \(A\subseteq B\,\implies\,\mu(A)\leq\mu(B)\) \item Ist \(\mu(A)<\infty\) und \(A\subseteq B,\implies\,\mu(B\setminus A)=\mu(B)-\mu(A)\) \item Ist \(\mu\) endlich, dann ist \(\mu(A)<\infty\) und \(\mu(A^{c})=\mu(X)-\mu(A)\) \item \(\mu\left(\bigcup A_{j}\right)\leq\sum{\mu(A_{j})}\) (\(\sigma\)-Subadditivität) \item Ist \(A_{1}\subseteq A_{2}\subseteq A_{3}\subseteq\dots\), so ist \(\mu(\bigcup A_{j})=\lim_{n\to\infty}{\mu(A_{n})}\) \item Ist \(A_{1}\supseteq A_{2}\supseteq A_{3}\supseteq\dots\) und \(\mu(A)<\infty\), so ist \(\mu(\bigcap A_{j})=\lim_{n\to\infty}{\mu(A_{n})}\) \end{enumerate} \end{satz} \begin{beweis} \begin{enumerate} % Eigentlich muesste es in folgender Zeile statt B=(B\setminus A)\cup A korrekt % heissen: B=(B\setminus A)\cupdot A -- Spaeter \item[(1)-(3)] \(B=(B\setminus A)\cup A\). Dann: \(\mu(B)=\underbrace{\mu(B\setminus A)}_{\geq0}+\mu(A)\geq\mu(A)\) \item[(4)] % Das muesste jetzt eigentlich Punkt 4 sein \(B_{1}=A_{1},\,B_{k}:=A_{k}\setminus\bigcup_{j=1}^{k-1}{A_{j}}\quad(k\geq 2)\) Dann: \(B_{j}\in\fa,\,B_{j}\subseteq A_{j}\,(j\in\MdN);\,(B_{j})\) disjunkt und \(\bigcup A_{j}=\bigcup B_{j}\). Dann: \[ \mu\left(\bigcup A_{j}\right)=\mu\left(\bigcup B_{j}\right)=\sum{\underbrace{\mu(B_{j})}_{\leq\mu(A_{j})}}\leq\sum{\mu(A_{j})} \] \item[(5)] % Das muesste jetzt eigentlich Punkt 5 sein \(B_{1}=A_{1},\,B_{k}=A_{k}\setminus A_{k-1}\,(k\geq 2)\) Dann: \(B_{j}\subseteq\fa;\,B_{j}\subseteq A_{j}\,(j\in\MdN);\,\bigcup A_{j}=\bigcup B_{j}\) und \(A_{n}=\bigcup_{j=1}^{n}{B_{j}}\)%\bigcupdot_{j=1}^{n}{B_{j}}\) Dann: \(\mu(\bigcup A_{j})=\mu(\bigcup B_{j})=\sum{\mu(B_{j})}=\lim_{n\to\infty}{\underbrace{\sum_{j=1}^{n}{\mu(B_{j})}}_{=\mu\left(\bigcup_{j=1}^{n}{B_{j}}\right)=\mu(A_{n})}}\) \item[(6)] Übung \end{enumerate} \end{beweis}