En matemáticas, e en particular na teoría da medida, unha función medible é unha función entre os conxuntos subxacentes de dous espazos medíbeis que preserva a estrutura dos espazos: a preimaxe de calquera conxunto medíbel é medíbel. Isto é en analoxía directa coa definición de que unha función continua entre espazos topolóxicos preserva a estrutura topolóxica: a preimaxe de calquera conxunto aberto é aberto. Na análise real, utilízanse funcións medíbeis na definición da integral de Lebesgue. Na teoría da probabilidade, unha función medíbel nun espazo de probabilidade coñécese como variábel aleatoria.
Imos mostrar dúas defincións de función medíbel, unha delas máis usada na Teoría da medida e outra de uso máis frecuente na Teoría da probabilidade:
- Sexan os espazos medíbeis
e
, significando que
e
son conxuntos equipados con cadansúa
-álxebras
e
Unha función
dise medíbel se para todo
a preimaxe de
baixo
está en
; isto é, para todo
temos
.[1]
- Consideremos o espazo medible
. Sexan
e
(onde
é a recta real estendida). Dicimos que
é medible en
se
para todo
. [1]
Dado
, a función indicadora ou función característica de
é a seguinte función medible
En efecto, dado
temos que
e nos tres casos obtemos un conxunto pertencente á
-álxebra.
- Consideremos
e
unha función medible. Para cada
con
temos que a restricción de
a
é medible en ![{\displaystyle E_{0}.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2386f3a50b0da21b3c239e2ca717693e4a8d5d0d)
- Consideremos unha colección numerable de conxuntos medibles
e
unha función medible en cada
. Temos que
é medible no conxunto ![{\displaystyle \bigcup _{n\in \mathbb {N} }E_{n}.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/31f7a97bf19567b45666a7cb833cd36e957a24bf)
- Unha función
, con
un conxunto medible, é medible se, e só se,
para cada
aberto e, ademais, ![{\displaystyle f^{-1}(\infty ),\ f^{-1}(-\infty )\in \Sigma .}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/88f31f751cea5e5887f7642bb73541d4697ee425)
- Dadas
con
un conxunto medible, tamén serán funcións medibles
, con ![{\displaystyle \alpha \in \mathbb {R} .}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/1f6e048324920f574b8d43e3b5e45063aafc7fd1)
![{\displaystyle \chi _{\emptyset }=0,\quad \chi _{X}=1.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0ebba04eefed00e114e909f382e9362b57f69834)
- Se
, entón
.
![{\displaystyle \chi _{E_{1}\cap E_{2}}=\chi _{E_{1}}\cdot \chi _{E_{2}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2d0a85c7a550fdaed5d121b5d7d34a51c6817647)
![{\displaystyle \chi _{E_{1}\cup E_{2}}=\chi _{E_{1}}+\chi _{E_{2}}-\chi _{E_{1}\cap E_{2}}.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/128b5ed7ca634e37f809cb350794e9b2314fe264)
![{\displaystyle \chi _{E^{c}}=1-\chi _{E}.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d91ad713bc13feec882e3898777773cb893ac59a)
![{\displaystyle \chi _{E_{1}\setminus E_{2}}=\chi _{E_{1}}-\chi _{E_{1}\cap E_{2}}.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e053146475957fca2cb528a451802d25a9bdc882)
Dado un subconxunto
, dicimos que unha función
é unha función simple se existen
- Unha colección de conxuntos
disxuntos dous a dous cuxa unión coincida co conxunto ![{\displaystyle E,}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/89862747e88ca143e979241a9a243b5ef66ddc67)
- Unha colección de escalares
![{\displaystyle \{\alpha _{k}\}_{k=1}^{n}\subset \mathbb {R} ,}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/129cd68790eb30cd6131f258316cdccd09396a1e)
de maneira que
Se, considerando agora o espazo medible
, temos que
e a colección de conxuntos é tal que
, entón a función
chamarase función simple medible.
- Bartle, R.G.B (1995). The elements of integration and Lebesgue Measure. Wisley.
- Del Castillo, F (1987). Análisis Matemático II. Alhambra.
- Cohn, D. L. (2013). Measure Theory. Birkhauser.
- de Barra, G. (1981). Measure Theory and Integration. John Wiley.
- de Barra, G. (2015). Measure Theory and fine properties of functions. Chapman and Hall.
- de Barra, G. (2005). Real Analysis: Measure Theory, Integration, and Hilbert Spaces. Princeton University Press.