TUD_MATH_BA/3. Semester/MINT/TeX_files/Messbare_Abbildungen.tex

\section{Messbare Abbildungen}

Seien $(E, \sigA), (E^{'}, \sigA^{'})$ zwei Messräume\\
$T: E \to E^{'}$ Abbildung ``$T$ respektiert'' $\sigA$ und $\sigA^{'}$ auf $E$ bzw. $E^{'}$\\
Kenne die Frage (\propref{4_8}): $B \in \sigB (\Rd), x \in \Rd \to x + B \in \sigB (\Rd)$ (Beweis via $\mathscr{I}$= Erzeuger von $\sigB (\Rd)$)

\begin{definition}[messbare Abbildung]
	Eine Abbildung $T: E \to E^{'}$ heißt $(\sigA / \sigA^{'})$-messbar, wenn gilt
	\begin{align}
		\forall A^{'} \in \sigA^{'}: T^{-1}(A) \in \sigA
	\end{align}
	Notation: $T^{-1}(A) \subset \sigA = \{T^{-1}(A^{'}) \mid A^{'} \in \sigA^{'}\}$
\end{definition}

%TODO add remarks here

\begin{lemma}
	\proplbl{6_2}
	Sei $\sigA^{'} = \sigma(\sigG^{'})$ für ein $\sigG^{'}$.
	\begin{align}
		T: E \to E^{'} \text{ ist } \sigA / \sigA^{'} \text{ messbar } \Leftrightarrow \forall G^{'} \in \sigG^{'}: T^{-1}(G^{'}) \in \sigA
	\end{align}
	d.h. Massbarkeit reicht am Erzeuger zu testen.
\end{lemma}

\begin{proof}
	...
\end{proof}

\begin{example}
	Jede stetige Abbildung $T: \Rd \to \Rd$ ist Borel-$(\sigB (\Rd) / \sigB (\Rn))$ - messbar\\
	Grund: $\sigB(\Rd) = \sigma(\sigO)$, $\sigO^n :=\{\text{offene Mengen }\subseteq \Rn\\}$
	\begin{align}
		f \text{ stetig } \Rightarrow f^{-1}(\sigO^n) \subset \sigO^d \subset \sigB (\Rd) \text{ und } \propref{6_2}
	\end{align}
\end{example}

Achtung: stetig $\Rightarrow$ Borel-messbar $\not \Rightarrow$ stetig\\

Beispiel\\

\begin{proposition}
	\proplbl{6_4}
	Seien $(E_i, \sigA_i), i = 1,2,3$ Messräume und
	\begin{itemize}
		\item $T: E_1 \to E_2 \quad \sigA_1 / \sigA_2$- messbar
		\item $T: E_2 \to E_3 \quad \sigA_2 / \sigA_3$- messbar
	\end{itemize}
	$\Rightarrow S \circ T: E_1 \to E_3$ ist $\sigA_1 / \sigA_3$-messbar.
\end{proposition}

\begin{proof}
	...
\end{proof}

\begin{lemma}[auch Definition]
	$(T_i)_{i \in I}$ beliebig viele Abbildungen $T_i: E \to E_i$ und $(E_i, \sigA_i)$ sei Messraum für alle $i \in I$. Dann ist 
	\begin{align}
		\sigma(T_i, i \in I) &:= \sigma(\bigcup_{i \in I}T^{-1}_i(\sigA_i))\notag \\
		&= \sigma( \{A \subset E \mid \exists i \in I\colon A \in T^{-1}_i(\sigA_i)\})
	\end{align}
	die kleinste $\sigma$-Algebra in $E$, sodass alle $T_i: E \to E_i$ gleichzeitig messbar sind.\\
	Sprechweise: ``von den $(T_i)_{i\in I}$ erzeugte $\sigma$-Algebra''
\end{lemma}

\begin{proof}
	...
\end{proof}

\begin{proposition}[Bildmaß]
	\proplbl{6_6}
	$T: (E, \sigA) \to (E, \sigA^{'})$ messbar und $\nu$ sei Maß auf $(E, \sigA)$. Dann definiert
	\begin{align}
		\forall A^{'} \in \sigA^{'}: \nu^{'}(A^{'}) := \nu(T^{-1}(A^{'}))
	\end{align}
	ein Maß auf $(E^{'}, \sigA^{'})$.
\end{proposition}

\begin{proof}
	...
\end{proof}

\begin{definition}[Bildmaß]
	\proplbl{6_7}
	Das Maß $\nu^{'}$ aus \propref{6_6} heißt \begriff{Bildmaß} $\nu$ und $T$ (engl. image measure, push forward).\\
	Notation: $T(\nu)$ oder $T\ast \nu$ oder $\nu \circ T^{-1}$
\end{definition}

\begin{example}
	\begin{enumerate}[label=(\alph*)]
		\item $\lambda^d(x+B) = \lambda^d(\tau_x^{-1}(B)) = \tau_x(\lambda^d)(B)$
		\item W-Theorie: $(\Omega, \sigA, \probP)$ Wahrscheinlichkeitsraum, $\ProbP(\Omega) = 1$
		\begin{align}
			&\xi: (\Omega, \sigA) \to (\Rd, \sigB (\Rd)) &\text{''Zufallsvarible''} \notag \\
			&\xi(\probP)(B) = \probP \circ \xi^{-1}(B) = \probP(\{ \xi \in B\}) &\text{''Verteilung von $\xi$''}\notag \\
			&\{\xi \in B\} = \{ \omega \in \Omega \mid \xi(\omega) \in B \} = \xi^{-1}(B) &
		\end{align}
		konkret: $2$ mal Würfeln %TODO finish this later up!
	\end{enumerate}
\end{example}

Achtung: $T: (E, \pows(E)) \to (E^{'}, \sigA^{'})$, die Potenzmenge $\pows(E)$ macht alle $T$ für alle $\sigA^{'}$ messbar.

\begin{proposition}
	\proplbl{6_9}
	Sei $T = \Orth(\Rd) = \{T \in \R^{d\times d}\colon T^t \cdot T = \id_{\Rd}$ Orthogonale Matrizen\\
	$\Rightarrow T(\lambda^d) = \lambda^d \to \vert \det (T)\vert = 1$
\end{proposition}

\begin{proof}
	...
\end{proof}

\begin{proposition}
	\proplbl{6_10}
	Sei $S \in \GL(\Rd)$ ($\det(S) \neq 0$). Dann
	\begin{align}
		S(\lambda^d) \overset{Def}{=} \lambda^d \circ S = \vert \det(S^{-1})\vert \lambda^d = \frac{1}{\vert \det(S)\vert}\lambda^d
	\end{align}
\end{proposition}

\begin{proof}
	...
\end{proof}

\begin{conclusion}
	$\lambda^d$ invariant unter Bewegung.
\end{conclusion}

\begin{proof}
	Bewegung $=$ Kombination aus Shifts $\tau_x$ und Matrizen $T$ mit $\vert \det(T)\vert = 1$ und \propref{6_10}.
\end{proof}