نظام باي

في الرياضيات ، نظام π (أو نظام باي ) على مجموعةΩأوميغاهي مجموعةP{\displaystyle P}من مجموعات فرعية معينة منΩ،أوميغابحيث

  • P{\displaystyle P}غير فارغ .
  • لوأ،بP{\displaystyle A,B\in P}ثمأبP.{\displaystyle A\cap B\in P.}

إنه،P{\displaystyle P}هي عائلة غير فارغة من المجموعات الجزئية منΩأوميغاأي أنها مغلقة تحت التقاطعات المنتهية غير الفارغة . [ ملاحظة 1 ] تكمن أهمية أنظمة π في أنه إذا اتفق مقياسان احتماليان على نظام π ، فإنهما يتفقان أيضًا على جبر 𝜎 الناتج عن ذلك النظام . علاوة على ذلك، إذا تحققت خصائص أخرى، مثل تساوي التكاملات، لنظام π ، فإنها تتحقق أيضًا لجبر 𝜎 الناتج . هذا هو الحال عندما تكون مجموعة المجموعات الجزئية التي تتحقق فيها الخاصية نظام 𝜆 . تُعد أنظمة π مفيدة أيضًا للتحقق من استقلال المتغيرات العشوائية.

يُعدّ هذا الأمر مرغوبًا فيه لأنه عمليًا، غالبًا ما تكون أنظمة π أسهل في التعامل معها من جبر 𝜎 . على سبيل المثال، قد يكون من الصعب التعامل مع جبر 𝜎 المُولّد بواسطة عدد لا نهائي من المجموعات.σ(هـ1،هـ2،...).{\displaystyle \sigma (E_{1},E_{2},\ldots ).}لذا، بدلاً من ذلك، يمكننا دراسة اتحاد جميع الجبر 𝜎 المولد بواسطة عدد محدود من المجموعاتنσ(هـ1،...،هـن).{\textstyle \bigcup _{n}\sigma (E_{1},\ldots ,E_{n}).}يشكل هذا نظامًا π يُولّد جبر 𝜎 المطلوب . مثال آخر هو مجموعة جميع فترات خط الأعداد الحقيقية ، بالإضافة إلى المجموعة الفارغة، وهو نظام π يُولّد جبر بوريل 𝜎 المهم جدًا للمجموعات الجزئية من خط الأعداد الحقيقية.

التعريفات

النظام π هو مجموعة غير فارغة من المجموعاتP{\displaystyle P}أي أنها مغلقة تحت التقاطعات المحدودة غير الفارغة، وهو ما يكافئP{\displaystyle P}تحتوي على تقاطع أي عنصرين من عناصرها. إذا كانت كل مجموعة في هذا النظام π مجموعة جزئية منΩأوميغاثم يُطلق عليه نظام πΩ.أوميغا .

لأي عائلة غير خاليةΣ{\displaystyle \Sigma }من مجموعات فرعية منΩ،أوميغايوجد نظام πأناΣ،{\displaystyle {\mathcal {I}} _ {\Sigma },}يُطلق عليه نظام π الناتج عنΣ{\displaystyle {\boldsymbol {\varSigma }}}، أي أصغر نظام π فريد من نوعهΩأوميغايحتوي على كل عنصر منΣ.{\displaystyle \Sigma .} وهو يساوي تقاطع جميع أنظمة π التي تحتويΣ،{\displaystyle \Sigma ,}ويمكن وصفها صراحةً بأنها مجموعة جميع التقاطعات المحدودة غير الفارغة الممكنة لعناصر منΣ:{\displaystyle \Sigma :} {هـ1هـن : 1نشمال و هـ1،...،هـنΣ}.{\displaystyle \left\{E_{1}\cap \cdots \cap E_{n}~:~1\leq n\in \mathbb {N} {\text{ و }}E_{1},\ldots ,E_{n}\in \Sigma \right\}.}

تتمتع عائلة المجموعات غير الفارغة بخاصية التقاطع المحدود إذا وفقط إذا كان نظام π الذي تولده لا يحتوي على المجموعة الفارغة كعنصر.

أمثلة

  • لأي أعداد حقيقيةأ{\displaystyle a}وب،{\displaystyle b,}الفترات(-،أ]{\displaystyle (-\infty ,a]}تشكل نظام π ، والفترات(أ،ب]{\displaystyle (a,b]}تشكل نظام π إذا تم تضمين المجموعة الفارغة أيضًا.
  • إن طوبولوجيا (مجموعة من المجموعات الفرعية المفتوحة ) لأي فضاء طوبولوجي هي نظام π .
  • كل مرشح هو نظام π . كل نظام π لا يحتوي على المجموعة الفارغة هو مرشح مسبق (يُعرف أيضًا باسم قاعدة المرشح).
  • لأي دالة قابلة للقياسو:ΩR،{\displaystyle f:\Omega \to \mathbb {R} ,}المجموعة أناو={و-1((-،x]):xR}{\displaystyle {\mathcal {I}}_{f}=\left\{f^{-1}((-\infty ,x]):x\in \mathbb {R} \right\}}يُعرّف نظام π ، ويُسمى نظام π الناتج عنو.{\displaystyle f.}(بدلاً عن ذلك،{و-1((أ،ب]):أ،بR،أ<ب}{}{\displaystyle \left\{f^{-1}((a,b]):a,b\in \mathbb {R} ,a<b\right\}\cup \{\varnothing \}}يُعرّف نظام π الناتج عنو.{\displaystyle f.})
  • لوP1{\displaystyle P_{1}}وP2{\displaystyle P_{2}}هي أنظمة π لـΩ1{\displaystyle \Omega _{1}}وΩ2،{\displaystyle \Omega _{2},}على التوالي، ثم{أ1×أ2:أ1P1،أ2P2}{\displaystyle \{A_{1}\times A_{2}:A_{1}\in P_{1},A_{2}\in P_{2}\}}هو نظام π للجداء الديكارتيΩ1×Ω2.{\displaystyle \Omega _{1}\times \Omega _{2}.}
  • كل جبر 𝜎 هو نظام π .

العلاقة بالأنظمة 𝜆

نظام 𝜆 علىΩأوميغاهي مجموعةد{\displaystyle D}من مجموعات فرعية منΩ،أوميغامُرضٍ

  • Ωد،{\displaystyle \Omega \in D,}
  • لوأد{\displaystyle A\in D}ثمΩأد،{\displaystyle \Omega \setminus A\in D,}
  • لوأ1،أ2،أ3،...{\displaystyle A_{1},A_{2},A_{3},\ldots }هي سلسلة من المجموعات الفرعية المنفصلة (ثنائياً) فيد{\displaystyle D}ثمن=1أند.{\displaystyle \textstyle \bigcup \limits _{n=1}^{\infty}A_{n}\in D.}

صحيحٌ أن أي جبر 𝜎 يحقق خصائص كونه نظام π ونظام 𝜆 في آنٍ واحد ، إلا أنه ليس صحيحًا أن أي نظام π هو نظام 𝜆 ، كما أنه ليس صحيحًا أن أي نظام π هو جبر 𝜎 . مع ذلك، يُعدّ تصنيف أي نظام مجموعات يجمع بين خصائص نظام 𝜆 ونظام π جبر 𝜎 تصنيفًا مفيدًا . ويُستخدم هذا التصنيف كخطوة في إثبات نظرية π - 𝜆 .

نظرية π - 𝜆

يتركد{\displaystyle D}ليكن نظامًا من النوع 𝜆 ، وليكن أناد{\displaystyle {\mathcal {I}}\subseteq D}ليكن نظام π محصورًا فيد.{\displaystyle D.}تنص نظرية π - 𝜆 [ 1 ] على أن جبر 𝜎σ(أنا){\displaystyle \sigma ({\mathcal {I}})}تم إنشاؤه بواسطةأنا{\displaystyle {\mathcal {I}}}موجود فيد : {\displaystyle D~:~}σ(أنا)د.{\displaystyle \sigma ({\mathcal {I}})\subseteq D.}

يمكن استخدام نظرية π - 𝜆 لإثبات العديد من نتائج نظرية القياس الأساسية . على سبيل المثال، تُستخدم في إثبات ادعاء التفرد لنظرية كاراثيودوري للتمديد للقياسات المنتهية من 𝜎 . [ 2 ]

ترتبط نظرية π-θ ارتباطًا وثيقًا بنظرية الفئة الرتيبة ، التي تُقدّم علاقة مماثلة بين الفئات الرتيبة والجبر، ويمكن استخدامها لاستنتاج العديد من النتائج نفسها. ولأن أنظمة π هي فئات أبسط من الجبر، فإنه يسهل تحديد المجموعات التي تنتمي إليها، بينما يكون التحقق مما إذا كانت الخاصية قيد الدراسة تُحدّد نظام θ أمرًا سهلاً نسبيًا في كثير من الأحيان. وعلى الرغم من الاختلاف بين النظريتين، يُشار أحيانًا إلى نظرية π - θ باسم نظرية الفئة الرتيبة. [ 1 ]

مثال

يتركμ1،μ2:FR{\displaystyle \mu _{1},\mu _{2}:F\to \mathbb {R} }ليكن مقياسان على جبر 𝜎F،{\displaystyle F,}ولنفترض أنF=σ(أنا){\displaystyle F=\sigma (I)}يتم توليدها بواسطة نظام πأنا.{\displaystyle I.}لو

  1. μ1(أ)=μ2(أ){\displaystyle \mu _{1}(A)=\mu _{2}(A)}للجميعأأنا،{\displaystyle A\in I,}و
  2. μ1(Ω)=μ2(Ω)<،{\displaystyle \mu _{1}(\Omega )=\mu _{2}(\Omega )<\infty ,}

ثمμ1=μ2.{\displaystyle \mu _{1}=\mu _{2}.} هذا هو بيان التفرد لنظرية كاراثيودوري للتمديد للقياسات المنتهية. إذا لم تبدُ هذه النتيجة لافتةً للنظر، فضع في اعتبارك أنه من الصعب، بل من المستحيل عادةً، وصف كل مجموعة في جبر 𝜎 وصفًا كاملًا ، وبالتالي فإن مشكلة مساواة القياسات ستكون ميؤوسًا منها تمامًا بدون مثل هذه الأداة.

فكرة البرهان [ 2 ] تعريف مجموعة المجموعات د={أσ(أنا):μ1(أ)=μ2(أ)}.{\displaystyle D=\left\{A\in \sigma (I)\colon \mu _{1}(A)=\mu _{2}(A)\right\}.} بناءً على الافتراض الأول،μ1{\displaystyle \mu _{1}}وμ2{\displaystyle \mu _{2}}الاتفاق علىأنا{\displaystyle I}وبالتاليأناد.{\displaystyle I\subseteq D.}وبناءً على الافتراض الثاني،Ωد،{\displaystyle \Omega \in D,}ويمكن إثبات ذلك أيضاً.د{\displaystyle D}هو نظام π . ويترتب على ذلك من نظرية π - π أنσ(أنا)دσ(أنا)،{\displaystyle \sigma (I)\subseteq D\subseteq \sigma (I),}وهكذاد=σ(أنا).{\displaystyle D=\sigma (I).}أي أن التدابير تتفق علىσ(أنا).{\displaystyle \sigma (I).}

أنظمة باي في الاحتمالات

تُستخدم أنظمة باي (π- systems) بشكل أكثر شيوعًا في دراسة نظرية الاحتمالات مقارنةً بمجال نظرية القياس بشكل عام. ويعود ذلك أساسًا إلى مفاهيم احتمالية مثل الاستقلال ، وإن كان قد يكون أيضًا نتيجةً لكون نظرية باي- π قد برهنها عالم الاحتمالات يوجين دينكين . وعادةً ما تُثبت كتب نظرية القياس القياسية النتائج نفسها باستخدام الفئات الرتيبة ، بدلًا من أنظمة باي (π -systems).

المساواة في التوزيع

تُبرر نظرية π - 𝜆 التعريف الشائع لتوزيع الاحتمال لمتغير عشوائيX:(Ω،F،P)R{\displaystyle X:(\Omega ,{\mathcal {F}},\operatorname {P} )\to \mathbb {R} }من حيث دالة التوزيع التراكمي . تذكر أن التوزيع التراكمي لمتغير عشوائي يُعرَّف على النحو التالي: FX(أ)=P[Xأ]،أR،{\displaystyle F_{X}(a)=\operatorname {P} [X\leq a],\qquad a\in \mathbb {R} ,} بينما يبدو أن القانون الأكثر عمومية للمتغير هو مقياس الاحتمالية لX(ب)=P[X-1(ب)] للجميع بب(R)،{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}(B)=\operatorname {P} \left[X^{-1}(B)\right]\quad {\text{ for all }}B\in {\mathcal {B}}(\mathbb {R} ),} أينب(R){\displaystyle {\mathcal {B}}(\mathbb {R} )}هي جبر بوريل 𝜎 . المتغيرات العشوائيةX:(Ω،F،P)R{\displaystyle X:(\Omega ,{\mathcal {F}},\operatorname {P} )\to \mathbb {R} }وY:(Ω~،F~،P~)R{\displaystyle Y:({\tilde {\Omega }},{\tilde {\mathcal {F}}},{\tilde {\operatorname {P} }})\to \mathbb {R} }(على فضاءين احتماليين قد يكونان مختلفين ) متساويان في التوزيع (أو القانون )، ويرمز لهما بـX=دY،{\displaystyle X\,{\stackrel {\mathcal {D}}{=}}\,Y,}إذا كانت لهما نفس دوال التوزيع التراكمي؛ أي، إذاFX=FY.{\displaystyle F_{X}=F_{Y}.}ينبع الدافع وراء هذا التعريف من الملاحظة التي مفادها أنه إذاFX=FY،{\displaystyle F_{X}=F_{Y},}إذن هذا يعني بالضبط أنلX{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}}ولY{\displaystyle {\mathcal {L}}_{Y}}الاتفاق على نظام باي{(-،أ]:أR}{\displaystyle \{(-\infty ,a]:a\in \mathbb {R} \}}والذي ينتجب(R)،{\displaystyle {\mathcal {B}}(\mathbb {R} ),}وبناءً على المثال أعلاه :لX=لY.{\displaystyle {\mathcal {L}}_{X}={\mathcal {L}}_{Y}.}

وينطبق الأمر نفسه على التوزيع المشترك لمتجه عشوائي. على سبيل المثال، لنفترضX{\displaystyle X}وY{\displaystyle Y}متغيران عشوائيان معرفان على نفس فضاء الاحتمال(Ω،F،P)،{\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {F}},\operatorname {P} ),}مع أنظمة π المتولدة على التواليأناX{\displaystyle {\mathcal {I}}_{X}}وأناY.{\displaystyle {\mathcal {I}}_{Y}.}دالة التوزيع التراكمي المشترك لـ(X،Y){\displaystyle (X,Y)}يكون FX،Y(أ،ب)=P[Xأ،Yب]=P[X-1((-،أ])Y-1((-،ب])]، للجميع أ،بR.{\displaystyle F_{X,Y}(a,b)=\operatorname {P} [X\leq a,Y\leq b]=\operatorname {P} \left[X^{-1}((-\infty ,a])\cap Y^{-1}((-\infty ,b])\right],\quad {\text{ for all }}a,b\in \mathbb {R} .}

لكن،أ=X-1((-،أ])أناX{\displaystyle A=X^{-1}((-\infty ,a])\in {\mathcal {I}}_{X}}وب=Y-1((-،ب])أناY.{\displaystyle B=Y^{-1}((-\infty ,b])\in {\mathcal {I}}_{Y}.}لأن أناX،Y={أب:أأناX، و بأناY}{\displaystyle {\mathcal {I}}_{X,Y}=\left\{A\cap B:A\in {\mathcal {I}}_{X},{\text{ and }}B\in {\mathcal {I}}_{Y}\right\}} هو نظام π يتم توليده بواسطة الزوج العشوائي(X،Y)،{\displaystyle (X,Y),}تُستخدم نظرية π - 𝜆 لإثبات أن دالة التوزيع التراكمي المشترك تكفي لتحديد القانون المشترك لـ(X،Y).{\displaystyle (X,Y).}بعبارة أخرى،(X،Y){\displaystyle (X,Y)}و(دبليو،Z){\displaystyle (W,Z)}يكون لهما نفس التوزيع إذا وفقط إذا كان لهما نفس دالة التوزيع التراكمي المشترك.

في نظرية العمليات العشوائية ، عمليتان(Xت)تتي،(Yت)تتي{\displaystyle (X_{t})_{t\in T},(Y_{t})_{t\in T}}من المعروف أن التوزيعات متساوية إذا وفقط إذا اتفقت على جميع التوزيعات ذات الأبعاد المحدودة؛ أي، لجميعت1،...،تنتي،نشمال،{\displaystyle t_{1},\ldots ,t_{n}\in T,\,n\in \mathbb {N} ,}(Xت1،...،Xتن)=د(Yت1،...،Yتن).{\displaystyle \left(X_{t_{1}},\ldots ,X_{t_{n}}\right)\,{\stackrel {\mathcal {D}}{=}}\,\left(Y_{t_{1}},\ldots ,Y_{t_{n}}\right).}

إن إثبات ذلك هو تطبيق آخر لنظرية π - 𝜆 . [ 3 ]

متغيرات عشوائية مستقلة

تلعب نظرية نظام باي دورًا هامًا في المفهوم الاحتمالي للاستقلال . إذاX{\displaystyle X}وY{\displaystyle Y}متغيران عشوائيان معرفان على نفس فضاء الاحتمال(Ω،F،P){\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {F}},\operatorname {P} )}تكون المتغيرات العشوائية مستقلة إذا وفقط إذا كانت أنظمة π الخاصة بهاأناX،أناY{\displaystyle {\mathcal {I}}_{X},{\mathcal {I}}_{Y}}إرضاء الجميعأأناX{\displaystyle A\in {\mathcal {I}}_{X}}وبأناY،{\displaystyle B\in {\mathcal {I}}_{Y},}P[أب] = P[أ]P[ب]،{\displaystyle \operatorname {P} [A\cap B]~=~\operatorname {P} [A]\operatorname {P} [B],} وهذا يعني أنأناX،أناY{\displaystyle {\mathcal {I}}_{X},{\mathcal {I}}_{Y}}مستقلة. هذه في الواقع حالة خاصة من استخدام أنظمة π لتحديد توزيع(X،Y).{\displaystyle (X,Y).}

مثال

يتركZ=(Z1،Z2)،{\displaystyle Z=\left(Z_{1},Z_{2}\right),}أينZ1،Z2شمال(0،1){\displaystyle Z_{1},Z_{2}\sim {\mathcal {N}}(0,1)}هي متغيرات عشوائية طبيعية قياسية مستقلة ومتطابقة التوزيع . عرّف متغيري نصف القطر والوسيط (الظل العكسي). R=Z12+Z22،Θ=لون برونزي-1(Z2/Z1).{\displaystyle R={\sqrt {Z_{1}^{2}+Z_{2}^{2}}},\qquad \Theta =\tan ^{-1}\left(Z_{2}/Z_{1}\right).}

ثمR{\displaystyle R}وΘ{\displaystyle \Theta }هي متغيرات عشوائية مستقلة.

ولإثبات ذلك، يكفي إظهار أن أنظمة πأناR،أناΘ{\displaystyle {\mathcal {I}}_{R},{\mathcal {I}}_{\Theta }}مستقلة: أي بالنسبة للجميعρ[0،){\displaystyle \rho \in [0,\infty )}وθ[0،2π]،{\displaystyle \theta \in [0,2\pi ],}P[Rρ،Θθ]=P[Rρ]P[Θθ].{\displaystyle \operatorname {P} [R\leq \rho ,\Theta \leq \theta ]=\operatorname {P} [R\leq \rho ]\operatorname {P} [\Theta \leq \theta ].}

إن التأكد من صحة ذلك يتطلب تغيير المتغيرات. أصلحρ[0،){\displaystyle \rho \in [0,\infty )}وθ[0،2π]،{\displaystyle \theta \in [0,2\pi ],}عندئذٍ يمكن التعبير عن الاحتمالية كتكامل لدالة كثافة الاحتمال لـZ.{\displaystyle Z.}P[Rρ،Θθ]=Rρ،Θθ12πخبرة(-12(z12+z22))دz1دz2=0θ0ρ12πهـ-ر22ردردθ~=(0θ12πدθ~)(0ρهـ-ر22ردر)=P[Θθ]P[Rρ].{\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {P} [R\leq \rho ,\Theta \leq \theta ]&=\int _{R\leq \rho ,\,\Theta \leq \theta }{\frac {1}{2\pi }}\exp \left({-{\frac {1}{2}}(z_{1}^{2}+z_{2}^{2})}\right)dz_{1}\,dz_{2}\\[5pt]&=\int _{0}^{\theta }\int _{0}^{\rho }{\frac {1}{2\pi }}e^{-{\frac {r^{2}}{2}}}\;r\,dr\,d{\tilde {\theta }}\\[5pt]&=\left(\int _{0}^{\theta }{\frac {1}{2\pi }}\,d{\tilde {\theta }}\right)\;\left(\int _{0}^{\rho }e^{-{\frac {r^{2}}{2}}}\;r\,dr\right)\\[5pt]&=\operatorname {P} [\Theta \leq \theta ]\operatorname {P} [R\leq \rho ].\end{aligned}}}

انظر أيضاً

ملحوظات

  1. التقاطع الصفري (0-ary) للمجموعات الجزئية منΩ{\displaystyle \Omega }وهو مساوٍ اصطلاحاً لـΩ،{\displaystyle \Omega ,}والذي ليس من الضروري أن يكون عنصرًا من نظام π .

الاقتباسات

  1. 1 2 كالينبيرغ، أسس الاحتمالات الحديثة، ص. 2
  2. 1 2 دوريت، نظرية الاحتمالات وأمثلة، ص 404
  3. كالينبيرغ، أسس الاحتمالات الحديثة، ص 48

مراجع