측도론 에서 르베그-스틸티어스 측도 (Lebesgue-Stieltjes測度, 영어 : Lebesgue–Stieltjes measure )는 어떤 함수의 ‘도함수’에 해당하는 측도 이다. 이를 사용한 적분을 르베그-스틸티어스 적분 (Lebesgue-Stieltjes積分, 영어 : Lebesgue–Stieltjes integral )이라고 한다.
다음 데이터가 주어졌다고 하자.
증가 함수
g
:
R
→
R
{\displaystyle g\colon \mathbb {R} \to \mathbb {R} }
그렇다면, 다음과 같은 외측도
μ
g
{\displaystyle \mu _{g}}
를 정의할 수 있다.
μ
g
(
S
)
=
inf
{
∑
(
c
,
d
]
∈
I
(
g
(
d
+
)
−
g
(
c
+
)
)
:
I
∈
P
≤
ℵ
0
(
C
)
,
S
⊆
⋃
I
}
(
S
∈
B
(
[
a
,
b
]
)
)
{\displaystyle \mu _{g}(S)=\inf \left\{\sum _{(c,d]\in {\mathcal {I}}}(g(d^{+})-g(c^{+}))\colon {\mathcal {I}}\in {\mathcal {P}}_{\leq \aleph _{0}}({\mathcal {C}}),\;S\subseteq \bigcup {\mathcal {I}}\right\}\qquad (S\in {\mathcal {B}}([a,b]))}
여기서
C
=
{
(
c
,
d
]
:
c
,
d
∈
R
,
c
<
d
}
{\displaystyle {\mathcal {C}}=\left\{(c,d]\colon c,d\in \mathbb {R} ,\;c<d\right\}}
는 실수 반(半)열린구간들의 집합족 이며,
P
≤
ℵ
0
(
C
)
=
{
I
⊆
C
:
|
I
|
≤
ℵ
0
}
{\displaystyle {\mathcal {P}}_{\leq \aleph _{0}}({\mathcal {C}})=\left\{{\mathcal {I}}\subseteq {\mathcal {C}}\colon |{\mathcal {I}}|\leq \aleph _{0}\right\}}
는
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
속의 가산 개의 반(半)열린구간들의 집합족 들의 모임이며,
g
(
x
+
)
=
lim
ϵ
→
0
+
g
(
x
+
ϵ
)
{\displaystyle g(x^{+})=\lim _{\epsilon \to 0^{+}}g(x+\epsilon )}
이다.
C
{\displaystyle {\mathcal {C}}}
로 생성되는 시그마 대수
σ
(
C
)
=
B
(
R
)
{\displaystyle \sigma ({\mathcal {C}})={\mathcal {B}}(\mathbb {R} )}
는 실수선의 보렐 시그마 대수 이다. 카라테오도리 확장 정리 에 의하여, 이는 보렐 시그마 대수 에 제한될 경우 측도 를 이루며, 이를
g
{\displaystyle g}
의 르베그-스틸티어스 측도 라고 한다.[ 1] :26, Definition 1.3.7 르베그-스틸티어스 측도에 대한 적분은 흔히 다음과 같이 표기한다.
∫
R
f
d
μ
g
=
∫
R
f
d
g
{\displaystyle \int _{\mathbb {R} }f\;\mathrm {d} \mu _{g}=\int _{\mathbb {R} }f\;\mathrm {d} g}
우선, 임의의 집합
X
{\displaystyle X}
에 대하여, 정수 계수 형식적 합의 공간
Span
Z
(
X
n
)
=
k
1
(
x
1
,
1
,
x
2
,
1
,
…
,
x
n
,
1
)
+
k
2
(
x
1
,
2
,
x
2
,
2
,
…
,
x
n
,
2
)
+
⋯
+
k
p
(
x
1
,
1
,
x
2
,
1
,
…
,
x
n
,
p
)
(
x
i
,
j
∈
X
,
k
j
∈
Z
)
{\displaystyle \operatorname {Span} _{\mathbb {Z} }(X^{n})=k_{1}(x_{1,1},x_{2,1},\dots ,x_{n,1})+k_{2}(x_{1,2},x_{2,2},\dots ,x_{n,2})+\cdots +k_{p}(x_{1,1},x_{2,1},\dots ,x_{n,p})\qquad (x_{i,j}\in X,\;k_{j}\in \mathbb {Z} )}
을 생각하자. 임의의 함수
g
:
X
n
→
R
{\displaystyle g\colon X^{n}\to \mathbb {R} }
를 위 공간으로 다음과 같이 확장할 수 있다.
g
^
:
Span
Z
(
X
n
)
→
R
{\displaystyle {\hat {g}}\colon \operatorname {Span} _{\mathbb {Z} }(X^{n})\to \mathbb {R} }
g
^
:
∑
i
=
1
p
k
i
x
→
i
↦
∑
i
=
1
p
k
i
g
(
x
→
i
)
{\displaystyle {\hat {g}}\colon \sum _{i=1}^{p}k_{i}{\vec {x}}_{i}\mapsto \sum _{i=1}^{p}k_{i}g({\vec {x}}_{i})}
이 위에 다음과 같은
Z
{\displaystyle \mathbb {Z} }
-선형 연산자를 정의하자.
Δ
i
;
b
i
:
Span
Z
(
X
n
)
→
Span
Z
(
X
n
)
{\displaystyle \Delta _{i;b_{i}}\colon \operatorname {Span} _{\mathbb {Z} }(X^{n})\to \operatorname {Span} _{\mathbb {Z} }(X^{n})}
Δ
i
;
b
i
:
(
a
1
,
a
2
,
…
,
a
n
)
↦
(
a
1
,
a
2
,
…
,
a
i
−
1
,
b
i
,
a
i
+
1
,
…
,
a
n
)
−
a
→
{\displaystyle \Delta _{i;b_{i}}\colon (a_{1},a_{2},\dotsc ,a_{n})\mapsto (a_{1},a_{2},\dotsc ,a_{i-1},b_{i},a_{i+1},\dots ,a_{n})-{\vec {a}}}
이제, 임의의
b
→
∈
X
n
{\displaystyle {\vec {b}}\in X^{n}}
에 대하여 다음과 같은
Z
{\displaystyle \mathbb {Z} }
-선형 연산자를 정의하자.
Δ
b
→
:
Span
Z
(
X
n
)
→
Span
Z
(
X
n
)
{\displaystyle \Delta _{\vec {b}}\colon \operatorname {Span} _{\mathbb {Z} }(X^{n})\to \operatorname {Span} _{\mathbb {Z} }(X^{n})}
Δ
b
→
=
Δ
1
;
b
1
∘
Δ
2
;
b
2
∘
⋯
∘
Δ
n
;
b
n
{\displaystyle \Delta _{\vec {b}}=\Delta _{1;b_{1}}\circ \Delta _{2;b_{2}}\circ \dotsb \circ \Delta _{n;b_{n}}}
함수
g
:
R
n
→
R
{\displaystyle g\colon \mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} }
가 임의의
a
→
,
b
→
∈
R
n
{\displaystyle {\vec {a}},{\vec {b}}\in \mathbb {R} ^{n}}
에 대하여 (
a
i
≤
b
i
∀
1
≤
i
≤
n
{\displaystyle a_{i}\leq b_{i}\qquad \forall 1\leq i\leq n}
) 다음 두 조건을 만족시킨다면, 분포 함수 (영어 : distribution function )라고 하자.
g
(
b
→
)
≥
g
(
a
→
)
{\displaystyle g({\vec {b}})\geq g({\vec {a}})}
g
^
(
Δ
b
→
(
a
→
)
)
≥
0
{\displaystyle {\hat {g}}\left(\Delta _{\vec {b}}({\vec {a}})\right)\geq 0}
이 경우, 위와 같은
a
→
,
b
→
∈
R
n
{\displaystyle {\vec {a}},{\vec {b}}\in \mathbb {R} ^{n}}
에 대하여 다음과 같은 (외)측도를 정의할 수 있다.
μ
g
(
∏
i
=
1
n
(
a
i
,
b
i
]
)
=
lim
ϵ
→
→
0
+
g
^
(
Δ
b
→
+
ϵ
→
(
a
→
+
ϵ
→
)
)
{\displaystyle \mu _{g}\left(\prod _{i=1}^{n}(a_{i},b_{i}]\right)=\lim _{{\vec {\epsilon }}\to 0^{+}}{\hat {g}}\left(\Delta _{{\vec {b}}+{\vec {\epsilon }}}({\vec {a}}+{\vec {\epsilon }})\right)}
이를 통해 마찬가지로 보렐 시그마 대수
B
(
R
n
)
{\displaystyle {\mathcal {B}}(\mathbb {R} ^{n})}
위에 르베그-스틸티어스 측도
μ
g
:
B
(
R
n
)
→
[
0
,
∞
]
{\displaystyle \mu _{g}\colon {\mathcal {B}}(\mathbb {R} ^{n})\to [0,\infty ]}
를 정의할 수 있다.[ 1] :27–28, §1.3.3
항등 함수
R
→
R
{\displaystyle \mathbb {R} \to \mathbb {R} }
,
x
↦
x
{\displaystyle x\mapsto x}
의 르베그-스틸티어스 측도는 르베그 측도 라고 한다.
함수
g
:
x
↦
{
0
x
≤
0
x
x
>
0
{\displaystyle g\colon x\mapsto {\begin{cases}0&x\leq 0\\x&x>0\end{cases}}}
를 생각하자. 이에 대한 르베그-스틸티어스 측도는 다음과 같다.
μ
g
(
S
)
=
μ
g
(
S
∩
[
0
,
∞
)
)
{\displaystyle \mu _{g}(S)=\mu _{g}(S\cap [0,\infty ))}
함수
g
:
x
↦
α
x
{\displaystyle g\colon x\mapsto \alpha x}
를 생각하자 (
α
≥
0
{\displaystyle \alpha \geq 0}
). 이에 대한 르베그-스틸티어스 측도는 다음과 같다.
μ
g
(
S
)
=
α
ν
L
(
S
)
{\displaystyle \mu _{g}(S)=\alpha \nu _{\text{L}}(S)}
여기서
ν
L
{\displaystyle \nu _{\text{L}}}
는 르베그 측도 이다.
정의에 따라, 임의의 유계 집합 의 르베그-스틸티어스 측도는 유한하다.