Radon–Nikodymの定理(Radon–Nikodym theorem)とは、可測空間上の σ-有限測度 $\mu,\nu$ について、$\mu(E)=0$ ならつねに $\nu(E)=0$ となる($\nu$ が $\mu$ に絶対連続である)ならば、非負の可測関数 $h$ ですべての可測集合 $E$ について $\nu(E)=\int_Eh\,d\mu$ となるものがあり、$h$ は $\mu$-ほとんどいたるところ一意に決まる、という定理である。$h$ を密度または Radon–Nikodym 導関数 $d\nu/d\mu$ といい、$\nu$ が有限であることと $h$ が可積分であることは同値である。確率分布の密度関数、条件付き期待値の存在、$L^p$ 空間の双対性の基礎になり、$\mu$ の σ-有限性や絶対連続性を外すと密度が存在しないことがある。
前提知識: 測度, Lebesgue積分, Rieszの表現定理, Lp空間
非負の可測関数 $h$ と測度 $\mu$ があれば、$\nu(E):=\int_Eh\,d\mu$ によって新しい測度 $\nu$ が作れる。連続型の確率分布を密度関数で表すのはこの形であり、$\mu$ が長さ(Lebesgue測度)、$h$ が確率密度関数、$\nu$ が確率分布にあたる。このとき $\mu(E)=0$ なら $\nu(E)=0$ である($\nu$ は $\mu$ に絶対連続)。
Radon–Nikodym の定理 は、この逆が成り立つことを主張する。$\mu$ と $\nu$ が σ-有限で、$\mu(E)=0$ なら必ず $\nu(E)=0$ となるならば、$\nu$ はある非負可測関数 $h$ によって $\nu(E)=\int_Eh\,d\mu$ と書け、$h$ は $\mu$-ほとんどいたるところ一意に決まる。$h$ を $d\nu/d\mu$ と書き、$\nu$ の $\mu$ に関する密度(Radon–Nikodym 導関数)という。「測度の比」を関数として取り出すこの定理は、確率論の条件付き期待値、$L^p$ 空間の双対性、測度の分解などの基礎になっている。
この記事では、Hilbert 空間の Rieszの表現定理 を使う証明(von Neumann による)で定理を示し、仮定の σ-有限性と絶対連続性が外せないことを反例で確かめる。
以下、$(X,\mathcal{S})$ を可測空間とし、$\mu,\nu$ をその上の測度とする。
可測関数 $h\colon X\to[0,\infty)$ が、すべての $E\in\mathcal{S}$ について
$$
\nu(E)=\int_Eh\,d\mu
$$
を満たすとき、$h$ を $\nu$ の $\mu$ に関する 密度 または Radon–Nikodym 導関数 といい、$d\nu/d\mu$ と書く。このとき $\nu=h\mu$ とも書く。
$h\colon X\to[0,\infty]$ を可測関数とし、$(h\mu)(E):=\int_Eh\,d\mu$ とおく。
要点:どちらも指示関数で確かめてから、単関数の線形性と単調収束定理で一般の非負関数へ広げる。
1:互いに交わらない $E_1,E_2,\ldots$ について $1_{\bigcup_kE_k}h=\sum_k1_{E_k}h$ であり、部分和は非負関数の増加列なので、Lebesgue積分 の記事の定理「単調収束定理」と積分の線形性から $(h\mu)(\bigcup_kE_k)=\sum_k(h\mu)(E_k)$ である。$\mu(E)=0$ なら $1_Eh$ はほとんどいたるところ $0$ なので積分は $0$ である(同記事の補題「零集合と積分」の 3)。
2:$g=1_E$ なら定義そのものである。非負単関数では両辺とも線形である。一般の $g$ は非負単関数の増加列 $g_n\uparrow g$ で近似でき(同記事の補題「単関数による近似」)、$g_nh\uparrow gh$ なので、両辺に単調収束定理を当てればよい。$\square$
$\nu$ が有限測度ならば、次は同値である。
要点:2 が成り立たないとすると、$\mu(E_n)<2^{-n}$ で $\nu(E_n)\ge\varepsilon$ となる列がとれる。その上極限集合は $\mu$ では零集合だが、$\nu$ の測度は $\varepsilon$ 以上になる。
2 ⇒ 1:$\mu(E)=0$ ならすべての $\delta>0$ で $\mu(E)<\delta$ なので、すべての $\varepsilon>0$ で $\nu(E)<\varepsilon$、すなわち $\nu(E)=0$ である。
1 ⇒ 2:2 が成り立たないとすると、ある $\varepsilon>0$ と、$\mu(E_n)<2^{-n}$、$\nu(E_n)\ge\varepsilon$ を満たす $E_n\in\mathcal{S}$ がある。$F:=\bigcap_m\bigcup_{n\ge m}E_n$ とおくと、$\sum_n\mu(E_n)<\infty$ なので 測度 の記事の定理「Borel–Cantelliの補題」により $\mu(F)=0$ である。一方 $G_m:=\bigcup_{n\ge m}E_n$ は減少列で $\nu(G_m)\ge\nu(E_m)\ge\varepsilon$ であり、$\nu$ は有限なので上からの連続性(同記事の定理「測度の連続性」の 2)により $\nu(F)=\lim_m\nu(G_m)\ge\varepsilon$ である。これは $\nu\ll\mu$ に反する。$\square$
$\nu$ が有限でないと 1 ⇒ 2 は成り立たない。$(0,1)$ 上で $\nu(E):=\int_Ex^{-1}\,dx$ とおくと $\nu\ll\mu$($\mu$ は Lebesgue 測度)だが、どんなに短い区間 $(0,\delta)$ も $\nu((0,\delta))=\infty$ である。
$\mu$ と $\nu$ が有限個の点 $x_1,\dots,x_m$ だけに重みをもつ測度なら、$\nu\ll\mu$ は「$\mu(\{x_i\})=0$ の点では $\nu(\{x_i\})=0$」ということであり、密度は比 $h(x_i)=\nu(\{x_i\})/\mu(\{x_i\})$ で与えられる。一般の測度では 1 点の測度が $0$ になることがあるので、比を点ごとにとれるとは限らない。そこで比を「積分すると $\nu$ になる関数」として、Hilbert 空間の線形汎関数の表現を通じて取り出す。
証明の中心は、$\nu\le\kappa$(すべての $E$ で $\nu(E)\le\kappa(E)$)となる有限測度の組に対して $0\le b\le1$ の密度 $b=d\nu/d\kappa$ を作ることである。$\kappa:=\mu+\nu$ とおけば $\nu\le\kappa$ と $\mu\le\kappa$ がどちらも成り立ち、$d\nu/d\kappa=b$、$d\mu/d\kappa=1-b$ となる。求める密度は比 $d\nu/d\mu=b/(1-b)$ である。
$\kappa$ を有限測度、$\nu$ を測度とし、すべての $E\in\mathcal{S}$ で $\nu(E)\le\kappa(E)$ とする。このとき可測関数 $b\colon X\to[0,1]$ で、すべての $E\in\mathcal{S}$ について $\nu(E)=\int_Eb\,d\kappa$ となるものがある。
非負単関数 $g$ について $\int g\,d\nu\le\int g\,d\kappa$ であり、単調収束定理により非負可測関数 $g$ についても $\int g\,d\nu\le\int g\,d\kappa$ が成り立つ。$\kappa$ は有限なので、$f\in L^2(\kappa)$ について Cauchy–Schwarzの不等式 を $\lvert f\rvert$ と定数関数 $1$ に当てて
$$
\int\lvert f\rvert\,d\nu\le\int\lvert f\rvert\,d\kappa\le\kappa(X)^{1/2}\Bigl(\int\lvert f\rvert^2\,d\kappa\Bigr)^{1/2}<\infty
$$
を得る。$\kappa$-零集合は $\nu$-零集合なので、$\kappa$-ほとんどいたるところ等しい関数の $\nu$ に関する積分は等しい。よって $\varphi(f):=\int f\,d\nu$ は実 Hilbert 空間 $L^2(\kappa)$(Lebesgue積分 の記事の命題「$L^1$ と $L^2$ の構造」)上の線形汎関数として定まり、上の不等式から有界である。Rieszの表現定理 の記事の定理「Rieszの表現定理」により、実数値の $b\in L^2(\kappa)$ で、すべての $f\in L^2(\kappa)$ について
$$
\int f\,d\nu=\int fb\,d\kappa
$$
となるものがある。$f=1_E$($\kappa$ が有限なので $L^2(\kappa)$ に属する)とおけば $\nu(E)=\int_Eb\,d\kappa$ である。
$E_-:=\{b<0\}$ とおくと $0\le\nu(E_-)=\int_{E_-}b\,d\kappa\le0$ なので、$\int_{E_-}(-b)\,d\kappa=0$ であり、Lebesgue積分 の記事の補題「零集合と積分」の 2 により $\kappa$-ほとんどいたるところ $1_{E_-}b=0$、すなわち $\kappa(E_-)=0$ である。$E_+:=\{b>1\}$ とおくと $\int_{E_+}(b-1)\,d\kappa=\nu(E_+)-\kappa(E_+)\le0$ であり、被積分関数は $E_+$ の上で正なので同様に $\kappa(E_+)=0$ である。$b$ を $E_-\cup E_+$ の上で $0$ に取り替えても $\int_Eb\,d\kappa$ は変わらず、$0\le b\le1$ となる。$\square$
$\mu,\nu$ を $(X,\mathcal{S})$ 上の σ-有限測度とし、$\nu\ll\mu$ とする。
有限測度の場合。 $\mu,\nu$ が有限とし、$\kappa:=\mu+\nu$ とおく。$\kappa$ は有限測度で $\nu\le\kappa$ なので、lem-rn-bounded により $0\le b\le1$ の可測関数 $b$ で $\nu=b\kappa$ となるものがある。値はすべて有限なので
$$
\mu(E)=\kappa(E)-\nu(E)=\int_E(1-b)\,d\kappa
$$
であり、$\mu=(1-b)\kappa$ である。$N:=\{b=1\}$ とおくと $\mu(N)=\int_N0\,d\kappa=0$ であり、$\nu\ll\mu$ から $\nu(N)=0$ である。$x\notin N$ で $h(x):=b(x)/(1-b(x))$、$x\in N$ で $h(x):=0$ とおくと、$h$ は $[0,\infty)$ に値をとる可測関数である。$E\in\mathcal{S}$ について、prop-rn-indefinite-integral の 2 を $\mu=(1-b)\kappa$ に当て、$N$ の上では $1-b=0$ であることと $\nu(N)=0$ を使うと
$$
\int_Eh\,d\mu=\int_{E\setminus N}h\,(1-b)\,d\kappa=\int_{E\setminus N}b\,d\kappa=\nu(E\setminus N)=\nu(E)
$$
となる。
σ-有限の場合。 $\mu$ と $\nu$ のそれぞれについて測度有限の集合による可算被覆をとり、それらの共通部分を並べて互いに交わらないように取り直すと、$X=\bigsqcup_kX_k$、$\mu(X_k)<\infty$、$\nu(X_k)<\infty$ となる。$\mu_k(E):=\mu(E\cap X_k)$、$\nu_k(E):=\nu(E\cap X_k)$ は有限測度で $\nu_k\ll\mu_k$ なので、有限測度の場合から $\nu_k=h_k\mu_k$ となる $h_k\colon X\to[0,\infty)$ がある。$h:=\sum_k1_{X_k}h_k$ とおくと、$\mu_k=1_{X_k}\mu$ と prop-rn-indefinite-integral の 2 から $\nu(E\cap X_k)=\int_E1_{X_k}h_k\,d\mu=\int_{E\cap X_k}h\,d\mu$ であり、$k$ について和をとれば(prop-rn-indefinite-integral の 1 の可算加法性)$\nu(E)=\int_Eh\,d\mu$ を得る。
一意性。 $h,h'$ がともに 1 を満たすとする。$\nu(X_k)<\infty$ となる $X_k$ について $F_k:=X_k\cap\{h>h'\}$ とおくと、$\int_{F_k}h\,d\mu=\nu(F_k)=\int_{F_k}h'\,d\mu$ はどちらも有限なので $\int_{F_k}(h-h')\,d\mu=0$ であり、被積分関数は $F_k$ の上で正なので $\mu(F_k)=0$ である。$k$ について和をとって $\mu(\{h>h'\})=0$ を得る。$h,h'$ を入れ替えれば $\mu(\{h'>h\})=0$ である。
可積分性。 $\int_Xh\,d\mu=\nu(X)$ なので、3 は明らかである。$\square$
一意性の証明では $\mu$ の σ-有限性を使っていない。$\nu$ が σ-有限なら、密度は存在すれば $\mu$-ほとんどいたるところ一意である。
実数値の確率変数 $Z$ の分布 $P_Z(B):=P(Z\in B)$ は $\mathbb{R}$ の Borel 集合の上の確率測度である。Lebesgue 測度 $\lambda$ は σ-有限なので、thm-rn-main により、$Z$ が密度関数 $f$($P(Z\in B)=\int_Bf\,dx$)をもつことと、$P_Z\ll\lambda$、すなわち長さ $0$ の Borel 集合 $B$ ではつねに $P(Z\in B)=0$ となることは同値である。たとえば Cantor 集合 $C$ の上に乗った分布(確率密度関数と連続型確率変数 の記事の例「反例:Cantor 集合の上の分布」)では、$\lambda(C)=0$ だが $P(Z\in C)=1$ なので密度関数をもたない。
確率空間 $(\Omega,\mathcal{F},P)$、部分 σ-代数 $\mathcal{G}\subset\mathcal{F}$、非負の可積分な確率変数 $Z$ を考える。このとき $\mathcal{G}$-可測な非負可積分関数 $Y$ で、すべての $G\in\mathcal{G}$ について $\int_GY\,dP=\int_GZ\,dP$ となるものがあり、$P$-ほとんど確実に一意である。
$\mathcal{G}$ の上で $\nu(G):=\int_GZ\,dP$ とおくと、prop-rn-indefinite-integral の 1 により $\nu$ は $(\Omega,\mathcal{G})$ 上の有限測度で、$P|_{\mathcal{G}}$ に絶対連続である。thm-rn-main を可測空間 $(\Omega,\mathcal{G})$ 上の $\nu$ と $P|_{\mathcal{G}}$ に当てれば、$\mathcal{G}$-可測な $Y=d\nu/d(P|_{\mathcal{G}})\in L^1$ が得られ、一意性も同じ定理による。$\square$
$Y$ を $Z$ の $\mathcal{G}$ に関する条件付き期待値 $E[Z\mid\mathcal{G}]$ という。$Z$ 自身は一般に $\mathcal{G}$-可測でないので、$Y=Z$ とはできない。定理を $\mathcal{F}$ ではなく $\mathcal{G}$ の上で使うことが要点である。
$\nu$ が有限な符号付き測度や複素測度で $\nu\ll\mu$($\mu$ は σ-有限)のときも、実部と虚部をそれぞれ 2 つの有限測度の差に分けて thm-rn-main を当てれば、$h\in L^1(\mu)$ で $\nu=h\mu$ となる(Axler20 9.36、pp. 272–274)。有限な測度 $\nu$ は、$\mu$ に絶対連続な部分と $\mu$ と特異な部分の和にただ 1 通りに分けられる(Lebesgue 分解。Axler20 9.35、p. 271。σ-有限な $\mu,\nu$ についての分解の存在は Dur19 Theorem A.4.7、p. 469。この記事では証明しない)。$1< p<\infty$ での $L^p(\mu)$ の双対空間が $L^{p'}(\mu)$ と同一視できることの証明(Axler20 9.42、p. 275)にも、この定理が使われる。
$\mathbb{R}$ 上で $\nu(E):=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_Ee^{-x^2/2}\,dx$ とおくと、$\nu$ は確率測度で $\nu\ll\lambda$ であり、$d\nu/d\lambda=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2}$ である。逆向きにも $\lambda\ll\nu$ であり($\nu(E)=0$ なら被積分関数が正なので $\lambda(E)=0$)、prop-rn-indefinite-integral の 2 で確かめられるように $d\lambda/d\nu=\sqrt{2\pi}\,e^{x^2/2}$ である。こちらは $\lambda$ が無限測度なので $L^1(\nu)$ に属さない。
$X=\mathbb{N}$、$\mathcal{S}$ をすべての部分集合とし、$\mu:=\sum_n2^{-n}\delta_n$($\delta_n$ は点 $n$ の Dirac 測度)、$\nu$ を数え上げ測度とする。$\mu(E)=0$ なら $E=\emptyset$ なので $\nu\ll\mu$ であり、$\nu$ は σ-有限である。密度は点ごとの比 $h(n)=\nu(\{n\})/\mu(\{n\})=2^n$ であり、$\int h\,d\mu=\nu(\mathbb{N})=\infty$ なので $h\notin L^1(\mu)$ である。thm-rn-main の 3 のとおり、$\nu$ が有限でないことに対応している。
thm-rn-main の 3 つの仮定を 1 つずつ外すと、有限値の密度が存在しない例がある。
| 外す条件 | 反例 | 成り立たなくなること |
|---|---|---|
| $\nu\ll\mu$ | $[0,1]$ 上の Lebesgue 測度 $\mu$ と Dirac 測度 $\nu=\delta_0$ | $\nu(\{0\})=1$ だが $\int_{\{0\}}h\,d\mu=0$ |
| $\mu$ が σ-有限 | 1 点集合 $X=\{p\}$、$\mu(\{p\})=\infty$、$\nu(\{p\})=1$ | $\int_Xh\,d\mu$ は $0$ か $\infty$ で $1$ にならない |
| $\nu$ が σ-有限 | $[0,1]$ 上の Lebesgue 測度 $\mu$、$\nu(E)=\infty$($\mu(E)>0$)、$\nu(E)=0$($\mu(E)=0$) | 有限値の可測関数 $h$ では $\nu=h\mu$ と書けない |
各行は左の列の条件だけを破っている。
1 行目:$\mu,\nu$ はどちらも有限である。$\mu(\{0\})=0$ で $\nu(\{0\})=1$ なので $\nu\ll\mu$ でない。どんな可測関数 $h\ge0$ でも $\int_{\{0\}}h\,d\mu=0\ne1$ である。$\nu\perp\mu$ であり、絶対連続の反対の極端な場合にあたる。
2 行目:$\mu(E)=0$ となるのは $E=\emptyset$ だけなので $\nu\ll\mu$ であり、$\nu$ は有限である。$\mu$ は測度有限の集合で覆えないので σ-有限でない。$h(p)=c\in[0,\infty)$ とすると $\int_Xh\,d\mu=c\cdot\infty$ は $c=0$ なら $0$、$c>0$ なら $\infty$ である。$[0,1]$ 上の Borel 集合の数え上げ測度 $\mu$ と Lebesgue 測度 $\nu$ も同じ条件だけを破る例で、$\nu=h\mu$ なら $\nu(\{x\})=h(x)=0$ がすべての $x$ で成り立ち、$\nu=0$ となって矛盾する。
3 行目:$\nu$ は測度である(互いに交わらない和の $\mu$ が正になるのは、どれかの $\mu$ が正のとき)。$\mu(E)=0$ なら $\nu(E)=0$ なので $\nu\ll\mu$ であり、$\mu$ は有限である。$\nu(E)<\infty$ なら $\nu(E)=0$ なので、$\nu$ は測度有限の集合で覆えず σ-有限でない。$h$ が有限値なら $\{h\le n\}$ は増加して $[0,1]$ を覆うので、ある $n$ で $\mu(\{h\le n\})>0$ となるが、$\int_{\{h\le n\}}h\,d\mu\le n<\infty=\nu(\{h\le n\})$ である。なお値 $\infty$ を許せば定数関数 $h=\infty$ は $\nu=h\mu$ を満たす。
有限測度に対する lem-rn-bounded と thm-rn-main の有限の場合の証明は、$L^2(\mu+\nu)$ 上の汎関数に Riesz の表現定理を当てる von Neumann の方法で、Axler20 9.36(pp. 272–274)にある。σ-有限な $\mu,\nu$ についての言明と、σ-有限でない $\mu$(数え上げ測度)での反例は Dur19 Theorem A.4.8・Example A.4.9(p. 470)にあり、そこでは Lebesgue 分解を経由して証明している。$\mu+\nu$ に関する密度 $b$ と $1-b$ をとって比 $b/(1-b)$ をつくる段は、$L^2$ の代わりに、$L^1(\mu+\nu)$ 上の有界な線形汎関数が $L^\infty(\mu+\nu)$ の関数との積の積分で表されること(Bre11 Theorem 4.14、p. 99。証明に Radon–Nikodym の定理は使われていない)から $b$ をとっても、同じように進められる。
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