Zbieżność prawie wszędzie: Różnice pomiędzy wersjami

'''Zbieżność prawie wszędzie''' ciągu funkcji względem (pewnej) [[miara (matematyka)|miary]] to– rodzaj zbieżności [[ciąg funkcyjny|ciągów funkcyjnych]] rozważany w [[teoria miary|teorii miary]] i [[analiza matematyczna|analizie matematycznej]]. Pojęcie to pojawiło się w sferze zainteresowań matematyków z początkiem XX wieku. W [[teoria prawdopodobieństwa|teorii prawdopodobieństwa]] i [[statystyka|statystyce]] znane jest ono pod nazwą '''zbieżność z prawdopodobieństwem 1''' lub '''[[prawie na pewno]]'''.

Niech <math> (X,\mathfrak{M}) </math> będzie [[Przestrzeń mierzalna|przestrzenią mierzalną]] oraz niech <math> \mu \colon \mathfrak{M} \longrightarrow [0,\infty] </math> będzie [[Miara (matematyka)|miarą]]. Niech <math> (Y,d) </math> będzie [[Przestrzeń metryczna|przestrzenią metryczną]], <math> A\in\mathfrak{M} </math> oraz <math> f_n, f \colon A \longrightarrow Y .</math>.

Mówimy, że ciąg <math> (f_n)_{n \in \mathbb{N}} </math> jest ''prawie wszędzie zbieżny do funkcji'' <math> f </math> (względem miary <math> \mu </math> na zbiorze <math> A </math>), jeśli istnieje zbiór mierzalny <math> B \subset A, \mu(B) = 0 </math> taki, że

: <math> \lim_{n\to\infty} f_n(x) = f(x) </math> dla <math> x\in A \setminus B . </math>

Ciąg funkcji <math> (f_n)_{n\in\mathbb{N}} </math> jest więc zbieżny prawie wszędzie do funkcji <math> f ,</math>, jeśli jest on [[Zbieżność punktowa ciągu funkcji|zbieżny punktowo]] do funkcji <math> f </math> poza zbiorem miary zero.

Niech <math> ( \Omega, \mathcal{F}, P ) </math> będzie [[Przestrzeń probabilistyczna|przestrzenią probabilistyczną]].

Niech <math> X, X_1, X_2,... : \Omega \to \mathbb{R} </math> będą [[Zmienna losowa|zmiennymi losowymi]]. Mówimy, że ciąg zmiennych losowych <math> (X_n)_{n\in {\mathbb N}} </math> jest ''zbieżny z prawdopodobieństwem 1 (prawie na pewno)'' do zmiennej <math> X ,</math>, jeżeli

: <math>P \left( \{ \omega \in \Omega : \lim\limits_{n \to \infty} X_{n}X_n(\omega) = X(\omega) \} \right) = 1 . </math>

Niech <math> X, X_1, X_2,... : \Omega \to \mathbb{R}^s </math> będą wektorami losowymi. Mówimy, że ciąg wektorów losowych <math> (X_n)_{n\in {\mathbb N}} </math> jest zbieżny z prawdopodobieństwem 1 (prawie na pewno) do wektora <math> X ,</math>, jeżeli

: <math> \bigwedge\limits_{\varepsilon > 0 } \ \lim\limits_{n \to \infty} P \left( \bigcap\limits_{k=n}^{\infty} \{ \omega \in \Omega : || X_k(\omega) - X(\omega) || < \varepsilon \} \right) = 1 , </math>

gdzie <math> || \cdot || : \mathbb{R}^s \to [0, \infty) </math> oznacza [[Przestrzeń unormowana|normę euklidesową]] w <math> \mathbb{R}^s . </math>

* Zdanie: „ciąg <math> (f_n)_{n \in \mathbb{N}} </math> jest prawie wszędzie zbieżny do funkcji <math> f </math>”, używając symboliki matematycznej zapisuje się krótko:

:: <math> f_n \xrightarrow[]{p.w.} f </math>

* Jeśli miara <math>\mu</math> jest [[miara σ-skończona|σ-skończona]] oraz ciąg <math>(f_n)_{n\in\mathbb{N}}</math> jest <math>\mu</math>-prawie wszędzie zbieżny do funkcji <math>f,</math>, to ciąg ten jest zbieżny [[Zbieżność według miary|według miary]] (do tej samej funkcji). W szczególności, jeśli ciąg zmiennych losowych określonych na danej [[Przestrzeń probabilistyczna|przestrzeni probabilistycznej]] jest zbieżny z prawdopodobieństwem 1 to jest on [[Zbieżność według prawdopodobieństwamiary|zbieżny według prawdopodobieństwa]].

* {{cytuj książkę | nazwisko = Bartoszewicz | imię = Jarosław | tytuł = Wykłady ze statystyki matematycznej | wydawca = [[Wydawnictwo Naukowe PWN|Państwowe Wydawnictwo Naukowe]] | miejsce = Warszawa | rok = 1989 | strony = 52 | isbn = 83-01-09054-5 }}