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지난 연재물 - 수학 & 통계학/[해석학] Measure Theory

04. Measurable Functions

by STEMSNU 2023. 2. 13.

Measurable Functions

Lebesgue integral을 공부하기 전 마지막 준비입니다. Lebesgue integral은 다음과 같이 표기합니다. Xfdμ 표기를 보면 크게 3가지 요소가 있음을 확인할 수 있습니다. 바로 집합 X, measure μ, 그리고 함수 f입니다. 집합과 measure는 다루었으니 마지막으로 함수에 관한 이야기를 조금 하면 Lebesgue integral을 정의할 수 있습니다!

이제부터 다루는 measurable function 관련 내용은 일반적인 measurable space (X,F)에서 논의합니다. 여기서 F는 당연히 σ-algebra on X입니다.

정의. (Measurable Function) Measurable space (X,F)와 함수 f:X¯R 가 주어졌을 때, 모든 aR 에 대하여 집합 {xX:f(x)>a} 가 measurable이면 fmeasurable function이라 한다.1

위 사실로부터 다음을 바로 알 수 있습니다.

따름정리. Rp에서 정의된 연속함수는 Lebesgue measurable이다.

증명. 임의의 aR 에 대해 {x:f(x)>a}Rp의 열린집합이므로, M(m)의 원소가 되어 measurable이다.

위 정의를 보고 생각하다 보면 굳이 f(x)>a 로 정의해야 했나 의문이 생깁니다. f(x)a, f(x)<a 를 사용할 수도 있었을 것입니다.

정리. Measurable space X 위에서 정의된 함수 f가 주어졌을 때, 다음은 동치이다.

  1. 모든 aR 에 대하여 {x:f(x)>a}는 measurable이다.
  2. 모든 aR 에 대하여 {x:f(x)a}는 measurable이다.
  3. 모든 aR 에 대하여 {x:f(x)<a}는 measurable이다.
  4. 모든 aR 에 대하여 {x:f(x)a}는 measurable이다.

증명. 우선 (1)을 가정하고, 다음 관계식을 이용하면 {x:f(x)a}=f1([a,))=f1(n=1(a+1n,))=n=1f1((a+1n,)) measurable set의 countable union도 measurable이므로 (σ-algebra) (2)가 성립한다. 이제 (2)를 가정하면 {x:f(x)<a}=X{x:f(x)a} 로부터 (3)이 성립하는 것을 알 수 있다. (3)을 가정하면 위와 마찬가지 방법으로 {x:f(x)a}=f1((,a])=f1(n=1(,a1n))=n=1f1((,a1n)) 과 같이 변형하여 (4)가 성립함을 알 수 있다. 마지막으로 (4)를 가정하면 {x:f(x)>a}=X{x:f(x)a} 로부터 (1)이 성립함을 알 수 있다.


이제 정의를 살펴봤으니, measurable function들이 어떠한 성질을 갖는지 살펴봅니다.

정리. f가 measurable이면 |f|도 measurable이다.

증명. 다음 관계로부터 자명하다. {x:|f(x)|<a}={x:f(x)<a}{x:f(x)>a}.

역은 성립할까요?

참고. 역은 성립하지 않는다. Measurable하지 않은 S(0,) 위에서 함수 g를 다음과 같이 정의하자. g(x)={x(xS)x(xS). 그러면 모든 xR 에 대해 |g(x)|=x 이므로 |g|는 measurable function이다. 하지만 {x:g(x)>0}=R(,0]=S 는 measurable이 아니므로 g는 measurable function이 아니다.

명제. f,g가 measurable function이라 하자.

  1. max, \min\{f, g\}는 measurable function이다.
  2. f^+ = \max\{f, 0\}, f^- = -\min\{f, 0\} 는 measurable function이다.

증명. 다음과 같이 적는다. \begin{aligned} \{x : \max\{f, g\} > a\} & = \{x : f(x) > a\} \cup \{x : g(x) > a\} \\ \{x : \min\{f, g\} < a\} & = \{x : f(x) < a\} \cup \{x : g(x) < a\} \end{aligned} 그리고 (2)는 (1)에 의해 자명하다.

다음은 함수열의 경우입니다. Measurable 함수열의 극한함수도 measurable일까요?

정리. \{f_n\}가 measurable 함수열이라 하자. 그러면 \sup_{n\in \mathbb{N}} f_n, \quad \inf_{n\in \mathbb{N}} f_n, \quad \limsup_{n \rightarrow\infty} f_n, \quad \liminf_{n \rightarrow\infty} f_n 은 모두 measurable이다.

증명. 다음이 성립한다. \inf f_n = -\sup\left( -f_n \right), \quad \limsup f_n = \inf_n \sup_{k\geq n} f_k, \quad \liminf f_n = -\limsup\left( -f_n \right). 따라서 위 명제는 \sup f_n에 대해서만 보이면 충분하다. 이제 \sup f_n이 measurable function인 것은 \{x : \sup_{n\in\mathbb{N}} f_n(x) > a\} = \bigcup_{n=1}^{\infty} \{x : f_n(x) > a\} \in \mathscr{F} 로부터 당연하다.

\lim f_n이 존재하는 경우, 위 명제를 이용하면 \lim f_n = \limsup f_n = \liminf f_n 이기 때문에 다음을 알 수 있습니다. Measurability는 극한에 의해서 보존됩니다!

따름정리. 수렴하는 measurable 함수열의 극한함수는 measurable이다.

이제 마지막으로 measurable 함수의 합과 곱 또한 measurable이면 좋겠습니다. 각각 증명하는 것도 방법이지만, 두 경우를 한꺼번에 증명할 수 있는 방법이 있습니다.

정리. X에서 정의된 실함수 f, g가 measurable이라 하자. 연속함수 F: \mathbb{R}^2 \rightarrow\mathbb{R} 에 대하여 h(x) = F\big(f(x), g(x)\big) 는 measurable이다. 이로부터 f + gfg가 measurable임을 알 수 있다.2

증명. a \in \mathbb{R} 에 대하여 G_a = \{(u, v)\in \mathbb{R}^2 : F(u, v) > a\} 로 정의합니다. 그러면 F가 연속이므로 G_a는 열린집합이고, G_a 열린구간의 합집합으로 적을 수 있다. 따라서 a_n, b_n, c_n, d_n\in \mathbb{R} 에 대하여 G_a = \displaystyle\bigcup_{n=1}^{\infty} (a_n, b_n) \times (c_n, d_n) 로 두면 \begin{aligned} \{x \in X : F\bigl(f(x), g(x)\bigr) > a\} = & \{x \in X : \bigl(f(x), g(x)\bigr) \in G_a\} \\ = & \bigcup_{n=1}^{\infty} \{x \in X : a_n < f(x) < b_n,\, c_n < g(x) < d_n\} \\ = & \bigcup_{n=1}^{\infty} \{x \in X : a_n < f(x) < b_n\} \cap \{x \in X : c_n < g(x) < d_n\} \end{aligned} 이다. 여기서 f, g가 measurable이므로 \{x \in X : F\bigl(f(x), g(x)\bigr) > a\}도 measurable이다. 이로부터 F(x, y) = x + y, F(x, y) = xy 인 경우를 고려하면 f+g, fg가 measurable임을 알 수 있다.


아래 내용은 Lebesgue integral의 정의에서 사용할 매우 중요한 building block입니다.

정의. (Characteristic Function) 집합 E \subseteq Xcharacteristic function \chi_E는 다음과 같이 정의한다. \chi_E(x) = \begin{cases} 1 & (x\in E) \\ 0 & (x \notin E). \end{cases}

참고로 characteristic function은 indicator function 등으로도 불리며, \mathbf{1}_E, K_E로 표기하는 경우도 있습니다.

정의. (Simple Function) 함수 s: X\rightarrow\mathbb{R} 의 치역이 유한집합이면 simple function이라 한다.

치역이 유한집합임을 이용하면 simple function은 다음과 같이 적을 수 있습니다.

참고. 치역의 원소를 잡아 s(X) = \{c_1, c_2, \dots, c_n\} 로 두자. 여기서 E_i = s^{-1}(c_i) 로 두면 다음과 같이 적을 수 있다. s(x) = \sum_{i=1}^{n} c_i \chi_{E_i}(x).

이로부터 모든 simple function은 characteristic function의 linear combination으로 표현됨을 알 수 있습니다. 물론 E_i는 쌍마다 서로소입니다.

여기서 E_i에 measurable 조건이 추가되면, 정의에 의해 \chi_{E_i}도 measurable function입니다. 따라서 모든 measurable simple function을 measurable \chi_{E_i}의 linear combination으로 표현할 수 있습니다.

아래 정리는 simple function이 Lebesgue integral의 building block이 되는 이유를 잘 드러냅니다. 모든 함수는 simple function으로 근사할 수 있습니다.

정리. f : X \rightarrow\overline{\mathbb{R}} 라 두자. 모든 x \in X 에 대하여 \lim_{n \rightarrow\infty} s_n(x) = f(x), \quad \left| s_n(x) \right| \leq \left| f(x) \right| 인 simple 함수열 s_n이 존재한다. 여기서 추가로

  1. f가 유계이면 s_nf로 고르게 수렴한다.
  2. f\geq 0 이면 단조증가하는 함수열 s_n이 존재하며 \displaystyle\sup_{n\in \mathbb{N}} s_n = f 이다.
  3. f가 measurable이면 measurable simple 함수열 s_n이 존재한다.

증명. 우선 f \geq 0 인 경우부터 보인다. n \in \mathbb{N} 에 대하여 집합 E_{n, i}를 다음과 같이 정의한다. E_{n, i} = \begin{cases} \left\{x : \dfrac{i}{2^n} \leq f(x) < \dfrac{i+1}{2^n}\right\} & (i = 0, 1, \dots, n\cdot 2^n - 1) \\ \{x : f(x) \geq n\} & (i = n\cdot 2^n) \end{cases} 이를 이용하여 s_n(x) = \sum_{n=0}^{n\cdot 2^n} \frac{i}{2^n} \chi_{E_{n, i}} (x) 로 두면 s_n은 simple function이다. 여기서 E_{n, i}s_n의 정의로부터 s_n(x) \leq f(x) 은 자연스럽게 얻어지고, x \in \{x : f(x) < n\} 에 대하여 \left| f(x) - s_n(x) \right| \leq 2^{-n} 인 것도 알 수 있다. 여기서 f(x) \rightarrow\infty 로 발산하는 부분이 존재하더라도, 충분히 큰 n에 대하여 \{x : f(x) \geq n\} 위에서는 s_n(x) = n \rightarrow\infty 이므로 문제가 되지 않는다. 따라서 \lim_{n \rightarrow\infty} s_n(x) = f(x), \quad (x \in X) 라 할 수 있다.

(1)을 증명하기 위해 f가 유계임을 가정하면, 적당한 M > 0 에 대해 f(x) < M 이다. 그러면 충분히 큰 n에 대하여 \{x : f(x) < n\} = X 이므로 모든 x \in X 에 대해 \left| f(x) - s_n(x) \right| \leq 2^{-n} 가 되어 s_nf로 고르게 수렴함을 알 수 있다.

(2)의 경우 s_n의 정의에 의해 단조증가함을 알 수 있다. 여기서 f \geq 0 조건은 분명히 필요하다. s_n(x) \leq s_{n+1}(x) 이므로 당연히 \displaystyle\sup_{n\in \mathbb{N}} s_n = f 이다.

(3)을 증명하기 위해 f가 measurable임을 가정하면 E_{n, i}도 measurable이므로 s_n은 measurable simple 함수열이 된다.

이제 일반적인 f에 대해서는 f = f^+ - f^- 로 적는다.3 그러면 앞서 증명한 사실을 이용해 g_n \rightarrow f^+, h_n \rightarrow f^- 인 simple function g_n, h_n을 잡을 수 있다. 이제 s_n = g_n - h_n 으로 두면 \left| s_n(x) \right| \leq \left| f(x) \right| 가 성립하고, s_n \rightarrow f 도 성립한다.

한편 이 정리를 이용하면 f + g, fg가 measurable임을 증명하기 쉬워집니다. 단, f+g, fg가 잘 정의되어야 합니다. 이는 \infty - \infty 와 같은 상황이 발생하지 않는 경우를 말합니다.

따름정리. f, g가 measurable이고 f + g, fg가 잘 정의된다면, f+gfg는 measurable이다.

증명. f, g를 각각 measurable simple function f_n, g_n으로 근사한다. 그러면 f_n + g_n \rightarrow f + g, \quad f_ng_n \rightarrow fg 이고 measurability는 극한에 의해 보존되므로 f+g, fg는 measurable이다.


  1. 일반적으로는 ‘measurable set의 preimage가 measurable이 될 때’로 정의합니다.↩︎
  2. 참고로 \infty - \infty 의 경우는 정의되지 않으므로 생각하지 않습니다.↩︎
  3. 이 정의에서 \infty - \infty 가 나타나지 않음에 유의해야 합니다.↩︎

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