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“有成分不惟成分论,重在政治表现”用在概率论身上倒也蛮贴切。众所周知,概率论出身卑微,连三教九流中的下九流都算不上,它出生之后的相当长一段时间内不受人待见并不奇怪。不过它不能登堂入室倒也不能完全责怪生它的妈—赌场,还有一个很重要的原因,那就是概率论缺少一个严格的数学基础。
概率论最早可以追溯到17世纪中叶,一个名叫Mere的法国职业赌徒向数学家Pascal(帕斯卡)提出了所谓的“Mere”问题,Pascal挺谦虚,并没有以自己是神圣的数学家自居,居然与Fermat(费马)一起互通信件研究起了这位赌徒的问题。其后的几百年间,概率论虽然取得了不少的成绩,并且不乏很多大人物发明的新鲜玩意,尤其是微积分的诞生犹如给概率论注入了一针兴奋剂,然而它始终难以摆脱尴尬的处境。伟大的Hilbert先生起了恻隐之心,打算拯救概率论,在1900年的国际数学家大会上,他提出的23个著名问题中的第六问题就是与概率论有关的,他希望能给概率论建立起良好的基础,让他成为名副其实的数学。
救活概率论的人是一个名叫Kolmogorov(科尔莫哥洛夫)的东欧洋鬼子,他于1933年出版了一本名叫《概率论基础》的书,在这本书中建立起了概率论的公理化系统,从而使得概率论成为一门严格的演绎科学,终于可以与其它数学学科平起平坐,再也不必在各大数学分支面前觉得没脸见人了。
知道一点历史的人都知道,科尔莫哥洛夫赖以建立的概率论公理系统的基础是测度论,换句话说,概率是一种特殊的测度,称之为概率测度。它与实分析中另一个重要概念的关系甚为紧密,这个概念就是实变函数论中鼎鼎大名的有界变差函数,这也是这里要先扯扯概率论的缘故。
什么叫有界变差函数?顾名思义,函数在某一个范围内跳跃的总和是有限的,与概率论中的分布函数不同,有界变差函数可能是“起伏不定”的,即有可能向上“跳跃”也有可能向下“跳跃”,要准确刻画其“跳跃”的总和自然需要看它的“绝对跳跃”度。具体地说,所谓有界变差函数指的是这样一类函数:
定义1:设y=f(x)是定义在[a, b]上的函数,如果存在正数M,使得对于区间[a, b]的任一分割:
Δ: a=x0<x1<x2<…<xn=b
有
$\sum _{i=1}^{n}|f(x_i)-f(x_{i-1})|\le M$
则称y=f(x)是[a, b]上的有界变差函数。记
$V_{a}^{b}(f)=sup_{\Delta }\sum _{i=1}^{n}|f(x_{i})-f(x_{i-1})|$ ,
称之为f的全变差。
有界变差函数的全变差有着不少与积分类似的特征,教学上没有多少难点。初看此定义似乎与分布函数风马牛,然而你若仔细考察一下分布函数的特征就会发现,分布函数是(-∞,+∞)上取值不超过1的单调递增的非负右连续函数,显而易见,任何闭区间上的单调递增函数是有界变差函数,所以分布函数是任意有限闭区间上的有界变差函数。
为啥要引入这个有点莫名其妙的有界变差函数?说来话长,它最早是Jordan为了研究曲线长度引进的。如果你学过微积分的话,你该知道,当一个函数连续可微时,是可以利用Riemann积分计算它的弧长的,还记得弧长公式吗?闭区间上是否只有连续可微函数的曲线才是可求长的呢?或者说,如果一条曲线是某个函数的图像,它可求长的充要条件是什么?这个条件正是有界变差函数。当然,如果有界变差函数仅仅充当了保证曲线可求长的角色,它也就没有如此大的魅力了。与有界变差函数相关的另一个重要问题是Newton-Leibniz公式成立的充要条件是什么?不难找到这样的反例:一个函数即使几乎处处可导,其导函数未必可以还原这个函数,换句话说,Newton-Leibniz公式可能不成立,这就引出了另一类更特殊的函数:绝对连续函数。
定义2:设y=f(x)是定义在[a, b]上的函数,如果对于[a, b]内的任意有限个互不相交的开区间(ai, bi),i=1,…,n,当 $\sum_{i=1}^{n}(b_i-a_i)\rightarrow 0$ 时,有
$\sum _{i=1}^{n}|f(b_{i})-f(a_{i})|\rightarrow 0$ ,
则称y=f(x)是[a, b]上的绝对连续函数。
不难证明,绝对连续函数是有界变差函数,它是使得Newton-Leibniz公式成立的唯一函数类。
从有界变差函数过度到绝对连续函数的教学在逻辑上是自然的,没有任何困难,以Newton-Leibniz公式成立与否作为媒介就可以。但大多数的教材并没有将有界变差函数的来龙去脉交代清楚,往往注重在证明的细枝末节上,所以教师需要重点讲清楚如下几个问题:
1、为什么会出现有界变差函数?这个问题在上面已经做了简单介绍。
2、有界变差函数与分布函数之间的关系是什么?实际上有界变差函数中真正难以处理的部分是奇异部分,即导数几乎处处等于0的函数,例如(-∞,+∞)上最大值为1的非负右连续阶跃函数就是个奇异分布函数。如果所有的分布函数都可以写成Riemann积分或Lebsgue积分的形式,也许概率论就不需要测度论了,但老天爷总是爱捉弄人,很多时候必须“将简单问题复杂化”。搞清楚有界变差函数的结构,分布函数的结构自然就清楚了。
3、有界变差函数的结构性分解。分解包括两类,一类是Jordan分解,即任何有界变差函数可以分解成两个单调递增函数之差;另一类是Lebesgue分解,即任何有界变差函数都可以分解成绝对连续函数与奇异函数之差。Jordan分解定理没有多少难度,但Lebsgue分解的证明有技术上的难度,可以结合直观分析进行。有界变差函数的Lebsgue分解是抽象测度的Lebsgue分解定理的基础,讲不清楚这个分解,就很难搞清楚抽象测度的Lebsgue分解定理的本质,也难以理解为什么要定义Lebsgue-Stiljes积分。
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