In matematica, il lemma di Fatou è un lemma che stabilisce una disuguaglianza tra l'integrale di Lebesgue del limite inferiore di una successione di funzioni e il limite inferiore degli integrali di queste funzioni. Il lemma porta il nome del matematico francese Pierre Fatou (1878 - 1929).
Il lemma di Fatou può essere usato per dimostrare il teorema di Fatou-Lebesgue e il teorema della convergenza dominata di Lebesgue.
Enunciato del lemma di Fatou
Se
è una successione di funzioni non negative e misurabili definite su uno spazio di misura
, allora:
![{\displaystyle \int _{S}\liminf _{n\to \infty }f_{n}\,d\mu \leq \liminf _{n\to \infty }\int _{S}f_{n}\,d\mu }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/dea4fc9e6b00f3ca01ff4a54ce03fa65dff86202)
Dimostrazione
Il lemma di Fatou viene qui dimostrato usando il teorema della convergenza monotona.
Sia
il limite inferiore della successione
. Per ogni intero
si definisca la funzione:
![{\displaystyle g_{k}=\inf _{n\geq k}f_{n}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6312dae016a55c65adf06dedfa0ddc4053645de8)
cioè:
![{\displaystyle g_{1}=\inf {\left\{f_{1},f_{2},f_{3},\dots \right\}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/57c79d1a2dce6f71797d3138dfb4118f741a6dff)
![{\displaystyle g_{2}=\inf {\left\{f_{2},f_{3},f_{4},\dots \right\}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/dfcf4ad1b70b7a424d121bb084a660efb8aa4e79)
![{\displaystyle \dots }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/5411a9d9722322917df8faecb6e01b72e3ecede4)
![{\displaystyle g_{n}=\inf {\left\{f_{n},f_{n+1},f_{n+2},\dots \right\}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/fcc7c8f7c2be8ada8cc156f5e65fe57d8d2130e9)
![{\displaystyle \dots }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/5411a9d9722322917df8faecb6e01b72e3ecede4)
Allora la successione
è tale che:
![{\displaystyle 0\leq g_{1}\leq g_{2}\dots \leq g_{n}\dots \qquad g_{k}\uparrow \liminf _{n\to \infty }f_{n}\qquad g_{k}\leq f_{k}\qquad \forall k\in \mathbb {N} }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/effdb124e4f6844677b87f052ca4638257e85e1b)
Se
, allora
, dunque:
![{\displaystyle \int _{S}g_{k}\,d\mu \leq \int _{S}f_{n}\,d\mu }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/97a4924c5294eda32ae423f33f0e4d8dfbb98b77)
quindi:
![{\displaystyle \int _{S}g_{k}\,d\mu \leq \inf _{n\geq k}\int _{S}f_{n}\,d\mu }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/4523d9ac8637a85d35193eeae9be77221f3cbe51)
Per il teorema della convergenza monotona e per la definizione di limite inferiore, utilizzando anche l'ultima disuguaglianza, segue che:
![{\displaystyle \int _{S}\liminf _{n\to \infty }f_{n}\,d\mu =\lim _{k\to \infty }\int _{S}g_{k}\,d\mu \leq \lim _{k\to \infty }\inf _{n\geq k}\int _{S}f_{n}\,d\mu =\liminf _{n\to \infty }\int _{S}f_{n}\,d\mu }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f1834dc3458ce5ccd25408607dbe2f0b106a5f88)
Esempi nel caso di disuguaglianza stretta
Si definisca sullo spazio
una σ-algebra di Borel con la misura di Lebesgue.
- Si consideri l'intervallo unitario
, e per ogni intero positivo
si definisca:
![{\displaystyle f_{n}(x)={\begin{cases}n&{\mbox{per }}x\in (0,1/n)\\0&{\mbox{altrimenti}}\end{cases}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/67819e97c2a897c518e5d21ca9084757b5ad46cb)
- Sia
l'insieme dei numeri reali e si definisca:
![{\displaystyle f_{n}(x)={\begin{cases}\displaystyle {\frac {1}{n}}&{\mbox{per }}x\in [0,n]\\\\0&{\mbox{altrimenti}}\end{cases}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/33802cb49ce7043e935b16f373cf24eae082b5f1)
Queste successioni
convergono su
puntualmente (rispettivamente uniformemente) alla funzione nulla (con integrale nullo), ma ogni
ha integrale uguale a
.
Inverso del lemma di Fatou
Sia
una successione di funzioni misurabili con valori appartenenti a
esteso definita su uno spazio di misura
. Se esiste una funzione non negativa
, misurabile e con
su
, tale che
per ogni n, allora:
![{\displaystyle \int _{S}\limsup _{n\to \infty }f_{n}\,d\mu \geq \limsup _{n\to \infty }\int _{S}f_{n}\,d\mu }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/96525c83797863b65371107e2e78847726a90442)
Per avere la dimostrazione di questo risultato, si applichi il lemma di Fatou alla successione non negativa data da
.
Estensioni e varianti del Lemma di Fatou
Estremo inferiore integrabile
Sia
una successione di funzioni misurabili a valori in
esteso definita su uno spazio di misura
. Se esiste una funzione non negativa e integrabile
su
tale che
per ogni n, allora:
![{\displaystyle \int _{S}\liminf _{n\to \infty }f_{n}\,d\mu \leq \liminf _{n\to \infty }\int _{S}f_{n}\,d\mu }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/dea4fc9e6b00f3ca01ff4a54ce03fa65dff86202)
Per la dimostrazione, si applichi il lemma di Fatou alla successione non negativa data da
.
Convergenza puntuale
Se la successione
appena presentata converge puntualmente ad una funzione
quasi ovunque su
, allora:
![{\displaystyle \int _{S}f\,d\mu \leq \liminf _{n\to \infty }\int _{S}f_{n}\,d\mu }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/7c125184b9ebd3e052a68a3d32101933f99ea20e)
Infatti, si osservi che
ha lo stesso limite inferiore delle
quasi ovunque, e che i valori della funzione integranda su un insieme di misura nulla non influenzano il valore dell'integrale.
Convergenza in misura
L'ultima affermazione vale anche se la successione
converge in misura ad una funzione
. Infatti, esiste una sottosuccessione tale che:
![{\displaystyle \lim _{k\to \infty }\int _{S}f_{n_{k}}\,d\mu =\liminf _{n\to \infty }\int _{S}f_{n}\,d\mu }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/c6c1a954c6726e5f7f69b7684eeff5fa38da75a6)
Poiché questa sottosuccessione converge anche in misura a
, esiste una nuova successione, che converge puntualmente a
quasi ovunque, quindi la precedente variante del lemma di Fatou è applicabile a questa successione.
Lemma di Fatou per il valore atteso condizionato
Nella teoria della probabilità le precedenti versioni del lemma di Fatou sono applicabili alle successioni di variabili casuali
definite su uno spazio di probabilità
, con gli integrali che diventano i valori attesi. Inoltre, esiste anche una versione per i valori attesi condizionati.
Sia
una successione di variabili casuali non negative definite su uno spazio di probabilità
e sia
una sotto-σ-algebra. Allora:
![{\displaystyle \mathbb {E} {\Big [}\liminf _{n\to \infty }X_{n}\,{\Big |}\,{\mathcal {G}}{\Big ]}\leq \liminf _{n\to \infty }\,\mathbb {E} [X_{n}|{\mathcal {G}}]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3c48d9f24a84572dfc688380be23e5ac601b3bc7)
quasi certamente. Si nota che il valore atteso condizionato per le variabili casuali non negative è sempre ben definito.
Dimostrazione
Attraverso un cambio di notazione, la dimostrazione è molto simile a quella utilizzata per provare il lemma di Fatou, tuttavia deve essere applicato il teorema della convergenza monotona per il valore atteso condizionato.
Sia
il limite inferiore di
. Per ogni intero
si definisca la variabile:
![{\displaystyle Y_{k}=\inf _{n\geq k}X_{n}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/589a92ad449fd2901f2b6b4d098dbbc05482c08b)
Allora la successione
è crescente e converge puntualmente a
. Per
, si ha
, e quindi:
![{\displaystyle \mathbb {E} [Y_{k}|{\mathcal {G}}]\leq \mathbb {E} [X_{n}|{\mathcal {G}}]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/bd15e3d821a0f491c35bfd91bb4b04b60495f8e8)
quasi certamente per la monotonia della probabilità condizionata, dunque:
![{\displaystyle \mathbb {E} [Y_{k}|{\mathcal {G}}]\leq \inf _{n\geq k}\mathbb {E} [X_{n}|{\mathcal {G}}]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/481d0cb7fa37d3ed031861b08f376014073a488b)
quasi certamente, poiché l'unione numerabile degli insiemi notevoli aventi probabilità nulla è ancora l'insieme vuoto.
Usando la definizione di
, la sua rappresentazione come limite puntuale di
, il teorema della convergenza monotona per la probabilità condizionata, l'ultima disuguaglianza, e la definizione di limite inferiore, segue che:
![{\displaystyle {\begin{matrix}\mathbb {E} {\Big [}\liminf _{n\to \infty }X_{n}\,{\Big |}\,{\mathcal {G}}{\Big ]}&=\mathbb {E} [X|{\mathcal {G}}]=\mathbb {E} {\Big [}\lim _{k\to \infty }Y_{k}\,{\Big |}\,{\mathcal {G}}{\Big ]}=\lim _{k\to \infty }\mathbb {E} [Y_{k}|{\mathcal {G}}]\\&\leq \lim _{k\to \infty }\inf _{n\geq k}\mathbb {E} [X_{n}|{\mathcal {G}}]=\liminf _{n\to \infty }\,\mathbb {E} [X_{n}|{\mathcal {G}}]\end{matrix}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/68bed92a9e5df912eef21935714380a1839ba557)
quasi certamente.
Sia
una successione di variabili casuali su uno spazio di probabilità
e sia
una sotto σ-algebra. Se le parti negative:
![{\displaystyle X_{n}^{-}:=\max\{-X_{n},0\}\qquad n\in {\mathbb {N} }}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/9d2c149df4c4ba890e45e0192d9867a4e288a148)
sono uniformemente integrabili rispetto al valore atteso condizionato, nel senso che per
esiste
tale che:
![{\displaystyle \mathbb {E} {\bigl [}X_{n}^{-}1_{\{X_{n}^{-}>c\}}\,|\,{\mathcal {G}}{\bigr ]}<\varepsilon \qquad \forall n\in \mathbb {N} }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2577a00b2d3e62901598fcadd4146af96f151a95)
quasi certamente, allora:
![{\displaystyle \mathbb {E} {\Bigl [}\liminf _{n\to \infty }X_{n}\,{\Big |}\,{\mathcal {G}}{\Bigr ]}\leq \liminf _{n\to \infty }\,\mathbb {E} [X_{n}|{\mathcal {G}}]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0fbb19baf5d2e0f4d41888ae4d9c672d3c7a5e17)
quasi certamente. Si nota che nell'insieme in cui il limite:
![{\displaystyle X:=\liminf _{n\to \infty }X_{n}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/5c9821ab7e72c280f8228ab8252609f0b6271e04)
soddisfa:
![{\displaystyle \mathbb {E} [\max\{X,0\}\,|\,{\mathcal {G}}]=\infty }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2707b593571f35984f43a69ae28810b4386bf3cf)
il membro a sinistra dell'ultima disuguaglianza è considerato infinito. Il valore atteso condizionato del limite superiore può non essere ben definito su questo insieme a causa del fatto che il valore atteso condizionato della parte negativa può anche essere infinito.
Dimostrazione
Sia
. A causa dell'uniforme integrabilità rispetto al valore atteso condizionato esiste
tale che:
![{\displaystyle \mathbb {E} {\bigl [}X_{n}^{-}1_{\{X_{n}^{-}>c\}}\,|\,{\mathcal {G}}{\bigr ]}<\varepsilon \qquad \forall n\in \mathbb {N} }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2577a00b2d3e62901598fcadd4146af96f151a95)
quasi certamente. Dato che:
![{\displaystyle X+c\leq \liminf _{n\to \infty }(X_{n}+c)^{+}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d25f7d43875562996a2a95b5a06a2f07c245fd1e)
dove
denota la parte positiva di
, la monotonia del valore atteso condizionato e la versione standard del lemma implicano che:
![{\displaystyle \mathbb {E} [X\,|\,{\mathcal {G}}]+c\leq \mathbb {E} {\Bigl [}\liminf _{n\to \infty }(X_{n}+c)^{+}\,{\Big |}\,{\mathcal {G}}{\Bigr ]}\leq \liminf _{n\to \infty }\mathbb {E} [(X_{n}+c)^{+}\,|\,{\mathcal {G}}]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/056803e9e5c572104ae04c98873a5e33c33bb637)
quasi certamente. Dal momento che:
![{\displaystyle (X_{n}+c)^{+}=(X_{n}+c)+(X_{n}+c)^{-}\leq X_{n}+c+X_{n}^{-}1_{\{X_{n}^{-}>c\}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6bb7d55f0d2efd8a5d7a449556afc95325a75b5d)
si ha:
![{\displaystyle \mathbb {E} [(X_{n}+c)^{+}\,|\,{\mathcal {G}}]\leq \mathbb {E} [X_{n}\,|\,{\mathcal {G}}]+c+\varepsilon }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/daa7f3be707683be21d72e527004ea74bcfb8d8a)
quasi certamente, e quindi:
![{\displaystyle \mathbb {E} [X\,|\,{\mathcal {G}}]\leq \liminf _{n\to \infty }\mathbb {E} [X_{n}\,|\,{\mathcal {G}}]+\varepsilon }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/bcc8a8e0b8aedbc2fa652b9239cbd97396ebd467)
quasi certamente. Questo prova l'asserto.
Bibliografia
- H.L. Royden, Real Analysis, Prentice Hall, 1988.
- Walter Rudin, Real and Complex Analysis, Mladinska Knjiga, McGraw-Hill, 1970, ISBN 0-07-054234-1.
Voci correlate
Collegamenti esterni
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