딘킨 시스템

Dynkin system

유진 딘킨의 이름을 딴 Dynkin 시스템𝜎-알게브라보다 약한 공리 집합을 만족하는 또 다른 범용 집합 의 하위 집합 모음입니다.Dynkin 시스템을 𝜆-systems(Dynkin 자신이 이 용어를 사용함) 또는 d-system이라고 부르기도 한다.[1]이 세트 패밀리는 측정 이론확률에 응용이 있다.

𝜆-systems의 주요 적용은 π-𝜆 정리(아래 참조)이다.

정의들

Ω을 비어 있지 않은 집합으로 하고, 을(를) 의 하위 집합 집합으로 한다( 그렇다면 은(는) Dynkin 시스템이며,

  1. 은(는) 대위 집합의 하위 집합 보완 에서 닫힌다. , D ,
  2. is closed under countable increasing unions: if is a sequence of subsets in and for all then

로 D 은(는) Dynkin 시스템이며,

  1. 은(는) 의 보완 아래 닫힘 D, 경우 A D{\A\ D
  2. is closed under countable unions of pairwise disjoint sets: if is a sequence of subsets in such that for all 그 다음 n= A . D

두 번째 정의는 일반적으로 확인하기가 더 쉽기 때문에 일반적으로 선호된다.

중요한 사실은 π 시스템(즉, 유한 교차점에 의해 폐쇄됨)이기도 한 Dynkin 시스템이 al-algebra라는 것이다.이는 조건 2와 조건 3과 유한 교차로에 따른 폐쇄가 계수 가능한 유니언에 따른 폐쇄를 의미한다는 점에 유의하여 검증할 수 있다.

Given any collection of subsets of there exists a unique Dynkin system denoted which is minimal with respect to containing That is, if is any Dynkin system containing then is called the Dynkin system generated by For instance, For another example, let and ; then

딘킨의 π-λ 정리

If is a π-system and is a Dynkin system with then In other words, the 𝜎-algebra generated by is contained in

Dynkin의 π-𝜆 정리의 한 가지 적용은 간격의 길이를 평가하는 척도의 고유성(Lebesgue 척도로 알려져 있음)이다.

Let(, ,) (는) 보렐 집합의 Lebesgue 측정값과 함께 단위 간격 [0,1]이다.Let be another measure on satisfying and let be the family of sets such that }:){(a, b),[a, b),(a, b],[a, b]:0<>;≤ b<1},{\displaystyle 나는:=\{(a,b)[의),(a,b],[a,b]:0<, a\leq b<, 1\},},{\displaystyle 1세}유한 교차로에 따라서 닫히다의 명령을 지키고, 내가,{I\subseteq D\displaystyle,}과는 B{B\displaystyle}은 𝜎-algebra D⊆ 나는자. 에 의해 생성된 이(가) Dynkin-system에 대해 위의 조건을 만족하는 것으로 나타날 수 있다.Dynkin의 π-𝜆 정리로부터 는) B , {\의 모든 것을 포함하는 것으로, 이는 Lebesgue 측정이 에 고유하다는 것을 보여주는 것과 같다

확률 분포에 적용

π-𝜆 정리는 그 누적분포함수의 관점에서 X: (, ,) → R X\(\ 확률분포에 대한 공통의 정의에 동기를 부여한다.랜덤 변수의 누적 분포가 다음과 같이 정의되어 있음을 상기하십시오.

반면에 변수의 보다 일반적인 법칙은 확률 측정이다.
여기서 ( ) )은 보렐 𝜎-algebra이다.We say that the random variables and (on two possibly different probability spaces) are equal in distribution (or law), denoted by if they have the same cumulative distribution functions, that is, The motivation for the definition stems from the observation that if then that is exactly to say that and agree on the π-system which generates ), 위의 예: X = Y {

유사한 결과가 랜덤 벡터의 공동 분포를 유지한다.For example, suppose and are two random variables defined on the same probability space with respectively generated π-systems and 의 합동 누적 분포 함수는(, Y) 이다.

단, = X- (( -, ) = - (- 이유

is a π-system generated by the random pair the π-𝜆 theorem is used to show that the joint cumulative distribution function suffices to determine the joint law of In other words, and ha 동일한 합동 누적 분포 함수를 갖는 경우에만 동일한 분포를 갖는다.

In the theory of stochastic processes, two processes are known to be equal in distribution if and only if they agree on all finite-dimensional distributions; that is, for all

이것의 증거는 π-𝜆 정리의 또 다른 응용이다.[2]

참고 항목

  • 집합 대수 - 집합과 관련된 ID 및 관계
  • Δ-링 – 계산 가능한 교차로에서 링 닫힘
  • 세트장 – 측정 이론에서 대수 개념으로, 집합의 대수라고도 한다.
  • 모노톤급
  • π-시스템 – 교차점에서 닫힌 세트 패밀리
  • 세트 링 – 유니언 및 상대적 보완 하에 패밀리 마감
  • σ알게브라 – 집합대수의 알헤브릭 구조
  • 𝜎 이상 – 하위 집합 및 카운트 가능한 조합에 의해 폐쇄된 가족
  • 𝜎-링 – 계산 가능한 유니언에 따라 링 닫힘

메모들

  1. ^ Aliprantis, Charalambos; Border, Kim C. (2006). Infinite Dimensional Analysis: a Hitchhiker's Guide (Third ed.). Springer. Retrieved August 23, 2010.
  2. ^ 칼렌버그, 현대 확률의 기초, 페이지 48

참조

이 글에는 크리에이티브 커먼스 귀속/공유 앨리케 라이센스에 따라 라이센스가 부여된 PlanetMath의 Dynkin 시스템의 자료가 통합되어 있다.