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数学代写|概率论代考Probability Theory代写|MTH411LR Supplement: Signed Measures

如果你也在 怎样代写概率论Probability Theory MTH411LR这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。概率论Probability Theory作为统计学的数学基础,对许多涉及数据定量分析的人类活动至关重要。概率论的方法也适用于对复杂系统的描述,只对其状态有部分了解,如在统计力学或顺序估计。二十世纪物理学的一个伟大发现是量子力学中描述的原子尺度的物理现象的概率性质。

概率论Probability Theory Math37500的核心课题包括离散和连续随机变量、概率分布和随机过程(为非决定性或不确定的过程或测量量提供数学抽象,这些过程或测量量可能是单一发生的,或以随机方式随时间演变)。尽管不可能完美地预测随机事件,但对它们的行为可以有很多说法。概率论中描述这种行为的两个主要结果是大数法则和中心极限定理。概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释,但概率论以严格的数学方式处理这一概念,通过一组公理来表达它。

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数学代写|概率论代考Probability Theory代写|MTH411LR Supplement: Signed Measures

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Supplement: Signed Measures

In this section, we show the decomposition theorems for signed measures (Hahn, Jordan) and deliver an alternative proof for Lebesgue’s decomposition theorem. We owe some of the proofs to [89].

Definition 7.35 Let $\mu$ and $v$ be two measures on $(\Omega, \mathcal{A}), v$ is called totally continuous with respect to $\mu$ if, for any $\varepsilon>0$, there exists a $\delta>0$ such that for all $A \in \mathcal{A}$
$$
\mu(A)<\delta \quad \text { implies } \quad v(A)<\varepsilon .
$$
Remark 7.36 The definition of total continuity is similar to that of uniform integrability (see Theorem 6.24(iii)), at least for finite $\mu$. We will come back to this connection in the framework of the martingale convergence theorem that will provide an alternative proof of the Radon-Nikodym theorem (Corollary 7.34). $\diamond$

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Supplement: Dual Spaces

By the Riesz-Fréchet theorem (Theorem 7.26), every continuous linear functional $F: L^2(\mu) \rightarrow \mathbb{R}$ has a representation $F(g)=\langle f, g\rangle$ for some $f \in L^2(\mu)$. On the other hand, for any $f \in L^2(\mu)$, the map $L^2(\mu) \rightarrow \mathbb{R}, g \mapsto\langle f, g\rangle$ is continuous and linear. Hence $L^2(\mu)$ is canonically isomorphic to its topological dual space $\left(L^2(\mu)\right)^{\prime}$. This dual space is defined as follows.

Definition $7.47$ (Dual space) Let $(V,|\cdot|)$ be a Banach space. The dual space $V^{\prime}$ of $V$ is defined by
$V^{\prime}:={F: V \rightarrow \mathbb{R}$ is continuous and linear $}$.
For $F \in V^{\prime}$, we define $|F|^{\prime}:=\sup {|F(f)|:|f|=1}$.
Remark 7.48 As $F$ is continuous, for any $\delta>0$, there exists an $\varepsilon>0$ such that $|F(f)|<\delta$ for all $f \in V$ with $|f|<\varepsilon$. Hence $|F|^{\prime} \leq \delta / \varepsilon<\infty . \diamond$

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|MTH411LR Supplement: Signed Measures

概率论代写

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Supplement: 有符号度量

在本节中,我们展示了有符号度量的分解定理(Hahn, Jordan),并提供了Lebesgue分解定理的另一种证明。我们的一些证明归功于[89]。
定义$7.35$ 假设$mu$和$v$是$(\Omega, \mathcal{A})上的两个度量,如果对于任何$varepsilon>0$,存在一个$delta>0$,使得对于所有$A\in \mathcal{A}$,v$被称为相对于$mu$完全连续。
$$
\mu(A)<delta\quad\text { implies } \夸父v(A)<varepsilon 。
$$
备注 7.36 完全连续性的定义与均匀整定性的定义相似(见定理 6.24$ (iii)),至少对于有限的$mu$来说是如此。我们将在马氏收敛定理的框架内回到这种联系,该定理将提供Radon-Nikodym定理的另一种证明(推论$7.34$ )。$diamond$

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Supplement: 双重空间

根据Riesz-Fréchet定理(定理7.26),每一个连续线性函数$F: L^2(\mu) rightarrowmathbb{R}$都有一个表示$F(g)=/langle f, g/rangle$,对于一些$f `in L^2(\mu)$。另一方面,对于任何$f\in L^2(\mu)$,$L^2(\mu)rightarrow\mathbb{R}, g\mapsto\langle f, g\rangle$的映射是连续和线性的。因此$L^2(\mu)$与它的拓扑对偶空间$left(L^2(\mu)\right)^{/prime}$是典型的同构。这个对偶空间的定义如下。
定义7.47$ (对偶空间) 设$(V,|\cdot|)$是一个Banach空间。$V$的对偶空间$V^{prime}由$V^{prime}:=F: V\rightarrow\mathbb{R}$ $$是连续的,线性的$$。
对于V^{prime}中的$F,我们定义$|F|^{\prime}:=sup |F(f)|:|f|=1$。
备注7.48$ 由于$F$是连续的,对于任何$delta>0$,存在一个$varepsilon>0$,使得$|F(f)|<\delta$对于所有$f \in V$且$|f|<\varepsilon$。因此,$|F|^{prime}\leq\delta / \varepsilon<infty .\diamond$

数学代写|概率论代考Probability Theory代写

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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数学代写|概率论代考Probability Theory代写|MTH411LR Lp-Spaces and the Radon-Nikodym Theorem

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数学代写|概率论代考Probability Theory代写|MTH411LR Lp-Spaces and the Radon-Nikodym Theorem

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Lp-Spaces and the Radon-Nikodym Theorem

We always assume that $(\Omega, \mathcal{A}, \mu)$ is a $\sigma$-finite measure space. In Definition 4.16, for measurable $f: \Omega \rightarrow \overline{\mathbb{R}}$, we defined
$$
|f|_p:=\left(\int|f|^p d \mu\right)^{1 / p} \text { for } p \in[1, \infty)
$$
and
$$
|f|_{\infty}:=\inf {K \geq 0: \mu(|f|>K)=0} .
$$
Further, we defined the spaces of functions where these expressions are finite: $\mathcal{L}^p(\Omega, \mathcal{A}, \mu)=\mathcal{L}^p(\mathcal{A}, \mu)=\mathcal{L}^p(\mu)=\left{f: \Omega \rightarrow \overline{\mathbb{R}}\right.$ measurable and $\left.|f|_p<\infty\right}$.
We saw that $|\cdot|_1$ is a seminorm on $\mathcal{L}^1(\mu)$. Here our first goal is to change $|\cdot|_p$ into a proper norm for all $p \in[1, \infty]$. Apart from the fact that we still have to show the triangle inequality, to this end, we have to change the space a little bit since we only have
$$
|f-g|_p=0 \quad \Longleftrightarrow \quad f=g \quad \mu \text {-a.e. }
$$
For a proper norm (that is, not only a seminorm), the left-hand side has to imply equality (not only a.e.) of $f$ and $g$. Hence we now consider $f$ and $g$ as equivalent if $f=g$ almost everywhere. Thus let
$\mathcal{N}={f$ is measurable and $f=0 \quad \mu$-a.e. $}$.
For any $p \in[1, \infty], \mathcal{N}$ is a subvector space of $\mathcal{L}^p(\mu)$. Thus formally we can build the factor space. This is the standard procedure in order to change a seminorm into a proper norm.

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Inequalities and the Fischer-Riesz Theorem

We present one of the most important inequalities of probability theory, Jensen’s inequality for convex functions, and indicate how to derive from it Hölder’s inequality and Minkowski’s inequality. They in turn yield the triangle inequality for $|\cdot|_p$ and help in determining the dual space of $L^p(\mu)$. However, for the formal proofs of the latter inequalities, we will follow a different route.

Before stating Jensen’s inequality, we give a primer on the basics of convexity of sets and functions.

Definition 7.4 A subset $G$ of a vector space (or of an affine linear space) is called convex if, for any two points $x, y \in G$ and any $\lambda \in[0,1]$, we have $\lambda x+(1-$

Example $7.5$
(i) The convex subsets of $\mathbb{R}$ are the intervals.
(ii) A linear subspace of a vector space is convex.
(iii) The set of all probability measures on a measurable space is a convex set. $\diamond$

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|MTH411LR Lp-Spaces and the Radon-Nikodym Theorem

概率论代写

数学代写|概率论代考概率论代写| lp -空间和Radon-Nikodym定理


我们总是假设$(\Omega, \mathcal{A}, \mu)$是一个$\sigma$ -有限测度空间。在定义4.16中,对于可度量的$f: \Omega \rightarrow \overline{\mathbb{R}}$,我们定义
$$
|f|p:=\left(\int|f|^p d \mu\right)^{1 / p} \text { for } p \in[1, \infty)
$$

$$
|f|{\infty}:=\inf {K \geq 0: \mu(|f|>K)=0} .
$$
进一步,我们定义了函数空间,其中这些表达式是有限的:$\mathcal{L}^p(\Omega, \mathcal{A}, \mu)=\mathcal{L}^p(\mathcal{A}, \mu)=\mathcal{L}^p(\mu)=\left{f: \Omega \rightarrow \overline{\mathbb{R}}\right.$可度量和$\left.|f|_p<\infty\right}$ .
我们看到$|\cdot|_1$是$\mathcal{L}^1(\mu)$上的半形式。在这里,我们的第一个目标是将$|\cdot|_p$更改为所有$p \in[1, \infty]$的适当规范。除了我们仍然必须显示三角形不等式之外,为了达到这个目的,我们必须稍微改变一下空格,因为我们只有
$$
|f-g|_p=0 \quad \Longleftrightarrow \quad f=g \quad \mu \text {-a.e. }
$$
对于一个固有范数(即,不仅仅是一个半模),左边必须暗示$f$和$g$的相等(不仅仅是a.e)。因此,我们现在认为$f$和$g$就相当于几乎所有地方的$f=g$。因此,设
$\mathcal{N}={f$是可测量的,$f=0 \quad \mu$ -a.e. $}$ .
对于任何$p \in[1, \infty], \mathcal{N}$都是$\mathcal{L}^p(\mu)$的子向量空间。因此,我们可以从形式上构建因子空间。这是将半规范变为适当规范的标准程序

数学代写|概率论代考概率论代写|不等式和fisher – riesz定理


我们提出了概率论中最重要的不等式之一,凸函数的Jensen不等式,并指出如何从它导出Hölder的不等式和Minkowski的不等式。它们反过来生成$|\cdot|_p$的三角形不等式,并帮助确定$L^p(\mu)$的对偶空间。然而,对于后一种不等式的形式证明,我们将采用另一种方法


在说明Jensen不等式之前,我们先介绍集合和函数的凸性的基础知识


7.4向量空间(或仿射线性空间)的子集$G$称为凸,如果对于任意两点$x, y \in G$和任意两点$\lambda \in[0,1]$,我们有$\lambda x+(1-$

示例$7.5$
(i) $\mathbb{R}$的凸子集是区间。
(ii)向量空间的线性子空间是凸的。
(iii)在可测空间上的所有概率度量的集合是凸集。$\diamond$

数学代写|概率论代考Probability Theory代写

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线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

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微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

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计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

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