Teorema di disintegrazione

In matematica, in particolare nell'ambito della teoria della misura e della teoria della probabilità, il teorema di disintegrazione definisce rigorosamente l'idea di una restrizione non banale della misura a un sottoinsieme di misura nulla dello spazio di misura che si utilizza.

La "disintegrazione" può essere vista come la procedura inversa alla costruzione della misura prodotto.

Enunciato

Sia P ( X ) {\displaystyle P(X)} una collezione di misure di probabilità di Borel su uno spazio metrico ( X , d ) {\displaystyle (X,d)} . Siano inoltre Y {\displaystyle Y} e X {\displaystyle X} due spazi di Radon (ovvero spazi metrici separabili sui quali ogni misura di probabilità è una misura di Radon). Considerando una delle misure di probabilità μ P ( Y ) {\displaystyle \mu \in P(Y)} , sia π : Y X {\displaystyle \pi :Y\to X} una funzione misurabile rispetto alla sigma-algebra di Borel e ν P ( X ) {\displaystyle \nu \in P(X)} la misura push-forward ν = π ( μ ) = μ π 1 {\displaystyle \nu =\pi _{*}(\mu )=\mu \circ \pi ^{-1}} .

Allora esiste quasi ovunque una famiglia di misure di probabilità { μ x } x X P ( Y ) {\displaystyle \{\mu _{x}\}_{x\in X}\subseteq P(Y)} tale che:

  • la mappatura x μ x ( B ) {\displaystyle x\mapsto \mu _{x}(B)} è una funzione misurabile rispetto alla sigma-algebra di Borel per ogni insieme B Y {\displaystyle B\subseteq Y} misurabile rispetto alla relativa misura di Borel;
  • μ x {\displaystyle \mu _{x}} assume valori non nulli sulla fibra π 1 ( x ) {\displaystyle \pi ^{-1}(x)} , ovvero per quasi tutti (rispetto a ν {\displaystyle \nu } ) gli x X {\displaystyle x\in X} si ha:
μ x ( Y π 1 ( x ) ) = 0 {\displaystyle \mu _{x}\left(Y\setminus \pi ^{-1}(x)\right)=0}
e dunque:
μ x ( E ) = μ x ( E π 1 ( x ) ) {\displaystyle \mu _{x}(E)=\mu _{x}(E\cap \pi ^{-1}(x))}
  • per ogni funzione Borel-misurabile f : Y [ 0 , ] {\displaystyle f:Y\to [0,\infty ]} si ha:
Y f ( y ) d μ ( y ) = X π 1 ( x ) f ( y ) d μ x ( y ) d ν ( x ) {\displaystyle \int _{Y}f(y)\,\mathrm {d} \mu (y)=\int _{X}\int _{\pi ^{-1}(x)}f(y)\,\mathrm {d} \mu _{x}(y)\mathrm {d} \nu (x)}
In particolare, per ogni evento E Y {\displaystyle E\subseteq Y} , assumendo che f {\displaystyle f} sia la funzione indicatrice di E {\displaystyle E} si ha:
μ ( E ) = X μ x ( E ) d ν ( x ) {\displaystyle \mu (E)=\int _{X}\mu _{x}\left(E\right)\,\mathrm {d} \nu (x)}

Bibliografia

  • (EN) Dellacherie, C. & Meyer, P.-A., Probabilities and potential, North-Holland Mathematics Studies, North-Holland Publishing Co., Amsterdam, 1978.
  • (EN) Ambrosio, L., Gigli, N. & Savaré, G., Gradient Flows in Metric Spaces and in the Space of Probability Measures, ETH Zürich, Birkhäuser Verlag, Basel, 2005, ISBN 3-7643-2428-7.
  • (EN) J.T. Chang e Pollard, D., Conditioning as disintegration (PDF), in Statistica Neerlandica, vol. 51, n. 3, 1997, p. 287, DOI:10.1111/1467-9574.00056.

Voci correlate

  • Insieme nullo (teoria della misura)
  • Misura (matematica)
  • Misura di Radon
  • Misura prodotto
  • Misura push-forward

Collegamenti esterni

  • (EN) L. Schwartz - Lectures on Disintegration of Measures (PDF), su math.tifr.res.in.
  • (EN) Ben Hayes - Disintegration of measures (PDF), su math.ucla.edu. URL consultato il 4 giugno 2014 (archiviato dall'url originale il 7 giugno 2014).
  Portale Matematica: accedi alle voci di Wikipedia che trattano di matematica