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【实变函数】07 - 微积分基本定理

时间:2023-05-03 18:44:43浏览次数:39  
标签:实变 变差 07 微积分 tag bigvee alpha mathrm 函数

1. 有界变差函数

1.1 有界变差函数及性质

  我们已经看到,单调函数有着很好的微分性质,但单调函数又过于“简单”了,更一般的函数都会有上下起伏。那要做怎样的限定才能保证函数既够“简单”又够“一般”呢?现在来讨论“起伏之和”有限的函数。记\(f(x)\)是\([a,b]\)上的有限函数,并取\([a,b]\)的分组点\(D=\{x_0=a,x_1\cdots,a_n=b\}\),则和式(1)称为\(f(x)\)对分组点\(D\)的变差。如果所有变差都有界,则\(f(x)\)称为\([a,b]\)上的有界变差函数,所有变差的上确界称为\(f(x)\)的全变差(式(2)),而\(\underset{a}{\overset{x}{\bigvee}}(f)\)则称为\(f(x)\)的变差函数。不难证明,单调函数以及满足Lipschitz条件(式(3),M为常数)的函数都是有界变差函数,而且有界变差函数本身也是有界函数。

\[V_f(D)=\sum_{i=1}^n|f(x_i)-f(x_{i-1})|\tag{1}\]

\[\bigvee_a^b(f)=\underset{D}{\sup}\;V_f(D)\tag{2}\]

\[|f(x)-f(y)|\leqslant M|x-y|,\;x,y\in[a,b]\tag{3}\]

  现在来证明有界变差函数对基本运算的封闭性,假定\(f(x),g(x)\)都是有界变差的。首先对式(1)使用简单的绝对值不等式,容易证明线性运算\(\alpha f(x)+\beta g(x)\)也是有界变差函数,且有式(4)成立。再对式(1)使用不等式(5),就能证明\(f(x)g(x)\)也是有界变差函数。然后设\(a<c<b\),由于\([a,c],[c,b]\)的分组点之并一定是\([a,b]\)的分组点,则有\(\underset{a}{\overset{b}{\bigvee}}\geqslant\underset{a}{\overset{c}{\bigvee}}+\underset{c}{\overset{b}{\bigvee}}\);另外\([a,b]\)的分组点添加\(c\)后又一定是\([a,c],[c,b]\)分组点之并,从而有\(\underset{a}{\overset{b}{\bigvee}}\leqslant\underset{a}{\overset{c}{\bigvee}}+\underset{c}{\overset{b}{\bigvee}}\),综合便有式(6)。最后如果函数列\(\{f_n(x)\}\)处处收敛于\(f(x)\),而它们都是有界变差函数、且全变差有界,则使用极限与有限加法的可交换性,不难证明\(f(x)\)也是有界变差函数,且有式(7)成立。

\[\bigvee_a^b(\alpha f+\beta g)\leqslant |\alpha|\bigvee_a^b(f)+|\beta|\bigvee_a^b(g)\tag{4}\]

\[|f_1g_1-f_2g_2|\leqslant M|f_1-f_2|+M|g_1-g_2|,\; M=\max(f,g)\tag{5}\]

\[\bigvee_a^b(f)=\bigvee_a^c(f)+\bigvee_c^b(f)\tag{6}\]

\[\bigvee_a^b(f)\leqslant\underset{n}{\sup}\;\bigvee_a^b(f_n)\tag{7}\]

1.2 Jordan分解定理

  直观上,变差函数\(\underset{a}{\overset{x}{\bigvee}}(f)\)其实是把\(f(x)\)的所有“起伏”都改成正向的。自然地可以想到,如果把\(f(x)\)的“起”\(\phi(x)\)和“伏”\(\psi(x)\)拆分开来,那么应该有式(9)成立。然而\(\phi,\psi\)的严格定义,反过来还是需要借助\(\underset{a}{\overset{x}{\bigvee}}(f)\),请自行证明,式(8)的正变差函数\(\phi(x)\)和负变差函数\(\psi(x)\)都是单调增加函数。这时式(9)称为正规分解,该结论也称Jordan分解定理。分解定理可以把许多对有界变差函数的讨论拆分到单调函数上,比如不难得知,有界变差函数的不连续点都是第一类的、且只有可列个,以及有界变差函数处处可微、并且导函数Lebesgue可积。

\[\phi(x),\;\psi(x)=\dfrac{1}{2}\left(\bigvee_a^x(f)\pm (f(x)-f(a))\right)\tag{8}\]

\[f(x)-f(a)=\phi(x)-\psi(x);\;\bigvee_a^x(f)=\phi(x)+\psi(x)\tag{9}\]

  更进一步地,还可以得到\(\underset{a}{\overset{x}{\bigvee}}(f)\)与\(f(x)\)有着相同的左(右)方连续点,请利用变差函数的定义自行证明。这样\(\underset{a}{\overset{x}{\bigvee}}(f)\)与\(f(x)\)就有相同的连续点和不连续点。另外也可以从\(f(x)\)抽取出跳跃函数\(\varphi(x)\),使得\(f(x)-\varphi(x)\)为连续的有界变差函数,不难证明所有跳跃值的绝对值和不超过\(\underset{a}{\overset{b}{\bigvee}}(f)\)。

1.3 Helly选取原理

  最后来介绍有界变差函数族\(\{f_\alpha|\alpha\in\Lambda\}\)的重要性质:Helly选取原理,其中\(\Lambda\)为无限指标集。先把\(\{f_\alpha(x)\}\)限定在可列集\(E=\{x_1,x_2,\cdots\}\)上,并且假定它们是一致有界的。根据有界性和指标的无限性,在\(x_1\)上一定存在收敛数列\(f_{\alpha_{1k}}(x_1)\),继而在\(x_2\)上也存在收敛数列\(f_{\alpha_{2k}}(x_2)\),其中\(\{\alpha_{2k}\}\subset\{\alpha_{1k}\}\)。以此类推得到下标集\(\{\alpha_{jk}\}\),取其子集\(\{\alpha_{kk}\}\),不难证明函数列\(\{f_{\alpha_{kk}}\}\)在\(E\)上处处收敛。所以如果函数簇\(\{f_\alpha(x)\}\)在\([a,b]\)上一致有界,则存在子函数列\(\{f_{\alpha_k}(x)\}\)在\([a,b]\)的全体有理数集\(E\)上处处收敛于\(f(x)\)。

  现在再假定\(\{f_\alpha(x)\}\)在\([a,b]\)都是单调增加的,则刚才得到的\(f(x)\)在\(E\)上也是单调的;按式(10)补充\(f(x)\)的定义,显然\(f(x)\)在\([a,b]\)上还是单调增加的。记\(f(x)\)的不连续点集为\(E_0\),对任意\(x_0\in([a,b]-E_0)\),使用\(x_0\)的连续性以及在有理点\(f_{\alpha_k}(x)\to f(x)\),不难证明也有\(f_{\alpha_k}(x_0)\to f(x_0)\)。另外由于\(E_0\)是可列集,则可以再取函数列\(\{f_{\alpha'_k}(x)\}\)(其中\(\{\alpha'_k\}\subset\{\alpha_k\}\)),使得它们在\(E_0\)上收敛于\(g(x)\)。将\(f(x)\)在\(E_0\)上的值修正为\(g(x)\),则\(\{f_{\alpha'_k}(x)\}\)处处收敛于\(f(x)\)。

\[f(x)=\underset{\xi\in E,\,\xi<x}{\sup}f(\xi),\;(x\in ([a,b]-E))\tag{10}\]

  最后再把条件放宽到\(\{f_\alpha(x)\}\)都是\([a,b]\)上一致有界的有界变差函数,并且\(\{\underset{a}{\overset{x}{\bigvee}}(f_\alpha)\}\)也一致有界。做Jordan分解\(f_{\alpha}(x)=\phi_\alpha(x)-\psi_\alpha(x)\),其中\(\{\phi_\alpha(x)\},\{\psi_\alpha(x)\}\)都是一致有界的单调递增的函数簇。则存在函数列\(\{\phi_{\alpha_k}(x)\}\)处处收敛于单调递增函数\(\phi(x)\),然后还可以取函数列\(\{\psi_{\alpha'_k}(x)\}\)处处收敛于单调递增函数\(\psi(x)\),其中\(\{\alpha'_k\}\subset\{\alpha_k\}\)。这样就有函数列\(\{f_{\alpha'_k}(x)\}\)处处收敛于\(f(x)=\phi(x)-\psi(x)\),显然\(f(x)\)是有界变差函数。

2. 微积分基本定理

  在微积分中,牛顿-莱布尼兹定理被称为“微积分基本定理”。命题的主体是导函数\(f(x)=F'(x)\),定理描述为连续函数\(f(x)\)的积分与原函数\(F(x)\)的关系。然而从测度的角度,\(f(x)\)的连续性还是太强了,本段就来寻找更弱、更普遍的条件。另外,命题的主体可以区分为可积函数\(f(x)\)和可导函数\(F(x)\),从而问题被拆分为两个不同的方向。一个是对可积函数\(f(x)\)的积分函数求导,结果与\(f(x)\)会有什么关系?另一个则是,函数\(F(x)\)的导函数的积分,与\(F(x)\)又会有什么关系?以及这些关系成立的条件。

2.1 积分的导数与Legesgue点

  先来看第一个问题,对\([a,b]\)上的任意Lebesgue可积函数\(f(x)\),它的积分其实分为独立的正负两部分\(\int f^+,\,\int f^-\),从而积分函数\(\int_a^x f(t)\,\mathrm{d}t\)就是两个单调增加函数之差。利用上篇关于单调函数的不等式(13),不难证明有不等式(11)成立,左式中的导数和积分现在还不能轻易抵消,除非\(f(x)\)是连续函数。而之前我们已知,对任意\(\varepsilon>0\)都存在连续函数\(\varphi(x)\)使得\(\int_a^x |f-\varphi|\,\mathrm{d}t<\varepsilon\)。使用\(\varphi(x)\)作为桥梁,并结合式(11)可以证得不等式(12),取\(\varepsilon\to 0\)就得到等式(13)。这就回答了第一个问题:L可积函数的积分函数的导函数与自身几乎处处相等。

\[\int_a^b\left|\dfrac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}\int_a^x f(t)\,\mathrm{d}t\right|\,\mathrm{d}x\leqslant\int_a^b|f(x)|\,\mathrm{d}x\tag{11}\]

\[\int_a^b\left|\dfrac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}\int_a^x f(t)\,\mathrm{d}t-f(x)\right|\,\mathrm{d}x<2\varepsilon\tag{12}\]

\[\dfrac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}\int_a^x f(t)\,\mathrm{d}t \overset{m}{=}f(x)\tag{13}\]

  其实积分函数的导数还有一个直观的意义,那就是函数在\(x\)附近的“平均值”,可以从这个角度去描述式(13)的意义。然而满足式(13)的点情况还是会很复杂,这个性质并不能方便地用于其它推导。现在来介绍一种性质更强的点,而且对可积函数也是几乎处处成立。记\([a,b]\)上的Lebesgue可积函数\(f(x)\),如果对点\(x_0\)有式(14)的极限成立(\(h_1,h_2\geqslant 0,h=h_1+h_2\)),则称\(x_0\)为\(f(x)\)的Lebesgue点。不难证明,Lebesgue点一定满足式(13);另外由测度积分的定义,可知Lebesgue点又比连续点的条件稍弱。

\[\underset{h\to 0}{\lim}\;\dfrac{1}{h}\int_{x_0-h_2}^{x_0+h_1}|f(x)-f(x_0)|\mathrm\,{d}x=0\tag{14}\]

  为了从满足式(13)的点中剔除非Lebesgue点,要能体会到后者比前者强的特征在于其“近似连续性”。式(13)仅表示\(x_0\)附近以零线\(y=0\)为准的均值是\(f(x_0)\),而“近似连续点”\(x_0\)应当在任何“零线”上的均值都是\(f(x_0)\),包括\(y=f(x_0)\)。我们取遍所有有理数作为零线\(y=r\),而记全体满足式(15)的点为\(E_r\)。由于\(|f(x)-r|\)是Lebesgue可积函数,由式(13)的结论知\(m(E_r)=b-a\);记\(E=\underset{r}{\bigcap} E_r\),易知也有\(m(E)=b-a\)。注意看\(E\)中的点\(x_0\),假定\(f(x_0)\)可以被有理数列\(\{r_n\}\)逼近;由于所有\(|f(x)-r_n|\)在\(x_0\)上都满足式(15),取\(n\to\infty\)便能证明式(14)成立,即\(E\)中的点都是Lebesgue点。

\[\dfrac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}x}\int_a^x |f(t)-r|\,\mathrm{d}t=|f(x)-r|\tag{15}\]

2.2 全连续函数

  现在再来看第二个问题,它也是牛顿-莱布尼兹定理的本体问题,即什么样的函数满足式(16)。积分式本身显然要求\(F(x)\)连续且有界变差,但上篇的式(14)告诉我们,连续有界变差函数可能不满足式(16)。因此等式的充分性还需要一个更强的条件,而这个条件可以继续从必要性里挖掘。不要忘了Lebesgue积分还有全连续性,我们取它在实数域的特殊情况(后面会看到用意),即\([a,b]\)上任意有限或可列个不相交区间组成的点集\(E_\delta\)(式(17))。全连续性是说,对任意\(\varepsilon>0\)都存在\(\delta>0\),使得\(F'(x)\)在所有\(E_\delta\)上的积分都小于\(\varepsilon\)。

\[F(x)-F(a)=\int_a^xF'(t)\,\mathrm{d}t\tag{16}\]

\[E_\delta=\bigcup_n(a_n,b_n),\;m(E_\delta)<\delta\tag{17}\]

  把这个结论换成对\(F(x)\)的描述,则是\(F(x)\)在所有\(E_\delta\)上满足式(18)。我们先单独研究这个必要条件的性质,为此将满足式(18)的函数\(F(x)\)称为全连续函数。不难证明(请自行证明),满足Lipschitz条件的函数是全连续函数;还有全连续函数是连续的;以及全连续函数的线性组合、乘积仍然是全连续函数。将\([a,b]\)分割为\(M>\dfrac{b-a}{\delta}\)等分,全连续性说明\(\underset{a}{\overset{x}{\bigvee}}(F)<M\varepsilon\),即\(F(x)\)是有界变差函数。我们看到,全连续函数其实包含了连续和有界变差,由此可以直接将其看作式(16)的必要条件。以下来证明它也是充分条件。

\[\sum_n|F(b_n)-F(a_n)|<\varepsilon\tag{18}\]

  充分性其实是说,\(F(x)-F(a)\)不含有\(G(x)=\int_a^xF'(t)\,\mathrm{d}t\)之外的部分,这就引导我们去证明另一个更简洁的命题:如果\([a,b]\)上的全连续函数\(F(x)\)满足\(F'(x)\overset{m}{=}0\),则\(F(x)\)为常数。为了把\(F'(x)\ne 0\)的部分分开处理,可以用式(17)的开集\(E_\delta\)将其包含,在其上有式(18)成立。另外\(E_0=[a,b]-E_\delta\)上总有\(F'(x)=0\),由导数的定义知,对任意\(x_0\in E_0\)存在区间\((x_0-h,x_0+h)\),其上总有式(19)成立。显然\(E_\delta\)和所有\((x_0-h,x_0+h)\)覆盖了整个\([a,b]\),由Borel覆盖定理可选出一个有限覆盖。然后利用有限覆盖中的点\(\{a_i,b_i,x_{0k}\}\),可生成一个\([a,b]\)上的分点组。以这个分组点为连线,并结合式(18)(19)可估算出\(|F(b)-F(a)|<(b-a+1)\varepsilon\),取\(\varepsilon\to 0\)即有\(F(b)=F(a)\)。这就证得了\(F(x)\)为常数,往回追溯,也就是说全连续函数是式(16)成立的充要条件。

\[\left|\dfrac{F(x)-F(x_0)}{x-x_0}\right|<\varepsilon\tag{19}\]

  此前,我们已经把\([a,b]\)上的有界变差函数\(g(x)\)拆分为跳跃函数\(\varphi(x)\)加连续有界变差函数\(g_0(x)\)。刚才的结论则是说,\(g_0(x)\)还可以拆分为全连续函数\(g_c(x)=\int_a^xg'_0(t)\,\mathrm{d}t\)和奇异的连续有界变差函数\(g_s(x)\)。而且容易证明,式(20)的拆分在相差一个常数外是唯一的,它被称为Lebesgue分解定理

\[g(x)=g_c(x)+g_s(x)+\varphi(x)\tag{20}\]

标签:实变,变差,07,微积分,tag,bigvee,alpha,mathrm,函数
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