Teorema de Egorov

Em matemática, o teorema de Egorov é um dos principais teoremas da teoria da medida. Recebe o nome em honra ao físico e geômetra russo Dmitri Egorov.

O teorema estabelece um relação entre convergência quase-sempre e convergência uniforme em um espaço de medida finita.

Enunciado

Seja μ {\displaystyle \mu \,} uma medida positiva, E {\displaystyle E\,} um conjunto mensurável de medida finita e f n : E R {\displaystyle f_{n}:E\to \mathbb {R} \,} uma seqüência de funções reais convergindo quase-sempre para um função f {\displaystyle f\,} , então para todo δ > 0 {\displaystyle \delta >0\,} existe um conjunto mensurável F E {\displaystyle F\subseteq E\,} tal que μ ( E F ) δ {\displaystyle \mu (E\backslash F)\leq \delta \,} e f n f {\displaystyle f_{n}\to f\,} uniformemente em F {\displaystyle F\,} .

Demonstração

Defina os subconjuntos E k , n {\displaystyle E_{k,n}\,} de E {\displaystyle E\,} :

E k , n = i n { x E : | f i ( x ) f ( x ) | 1 k } {\displaystyle E_{k,n}=\bigcap _{i\geq n}\left\{x\in E:|f_{i}(x)-f(x)|\leq {\frac {1}{k}}\right\}}

Como k 1 {\displaystyle \forall k\geq 1} , E k , 1 E k , 2 E k , n {\displaystyle E_{k,1}\subseteq E_{k,2}\subseteq \ldots E_{k,n}\subseteq \ldots } :

μ ( n 1 E k , n ) = lim n μ ( E k , n ) {\displaystyle \mu \left(\bigcup _{n\geq 1}E_{k,n}\right)=\lim _{n\to \infty }\mu (E_{k,n})} .

Ainda, como as funções f n {\displaystyle f_{n}\,} convergem μ {\displaystyle \mu \,} -quase-sempre para f {\displaystyle f\,} , temos que, para todo k 1 {\displaystyle k\geq 1\,} :

μ ( n 1 E k , n ) = μ ( E ) {\displaystyle \mu \left(\bigcup _{n\geq 1}E_{k,n}\right)=\mu (E)\,} .

Fixe δ > 0 {\displaystyle \delta >0\,} . Dado que μ ( E ) < {\displaystyle \mu (E)<\infty \,} , existe para cada k 1 {\displaystyle k\geq 1\,} um inteiro n k {\displaystyle n_{k}\,} positivo tal que

μ ( E k , n k ) μ ( E ) 2 k δ {\displaystyle \mu (E_{k,n_{k}})\geq \mu (E)-2^{-k}\delta \,} .

Definindo:

F = k 1 E k , n k {\displaystyle F=\bigcap _{k\geq 1}E_{k,n_{k}}}

tem-se:

μ ( E F ) = μ ( E k 1 E k , n k ) k = 1 δ 2 k = δ {\displaystyle \mu (E\backslash F)=\mu \left(E\backslash \bigcap _{k\geq 1}E_{k,n_{k}}\right)\leq \sum _{k=1}^{\infty }\delta 2^{-k}=\delta }

Para mostrar que f n {\displaystyle f_{n}\,} de fato converge uniformemente para f {\displaystyle f\,} em F {\displaystyle F\,} , escolha ε > 0 {\displaystyle \varepsilon >0\,} , e k {\displaystyle k\,} inteiro positivo tal que 1 k < ε {\displaystyle {\frac {1}{k}}<\varepsilon \,} , escolha n = n k {\displaystyle n=n_{k}\,} e o resultado segue pois F E k , n k {\displaystyle F\subseteq E_{k,n_{k}}\,}

Bibliografia

  • Stein, Elias M.; Shakarchi, Rami (28 de novembro de 2009). Real Analysis: Measure Theory, Integration, and Hilbert Spaces (em inglês). [S.l.]: Princeton University Press 
  • Portal da matemática