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Auteur(s)
-
Sylvie MÉLÉARD : Université Paris-10, MODALX - Laboratoire de probabilités et modèles aléatoires
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Lire l’articleINTRODUCTION
La théorie de l’intégration peut être abordée naturellement sous deux angles très différents. La première approche est une présentation fonctionnelle, qui définit tout d’abord les mesures comme éléments du dual des fonctions continues à support compact. Il s’agit ensuite de prolonger cette notion à la classe plus grande des fonctions intégrables. La deuxième approche, qui est celle que nous présenterons succinctement dans cet article, s’appuie directement sur la notion de mesure positive. C’est cette approche qui permet l’introduction naturelle des probabilités, comme mesures positives de masse 1.
Il est donc important de connaître les fondements de la théorie de la mesure, tribus, fonctions mesurables, mesures positives, pour comprendre ensuite le modèle probabiliste. On verra également que la mesure de Lebesgue n’est qu’un cas particulier de mesure positive. La théorie de l’intégration consiste principalement à construire l’intégrale de Lebesgue. Elle s’appuie sur quelques théorèmes fondamentaux (Beppo-Levi, Fatou, Lebesgue), la notion de mesure produit et le théorème de Fubini.
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2. Applications et fonctions mesurables
2.1 Définition
Définition. Une application f d’un ensemble mesurable
dans un ensemble mesurable
est dite mesurable si
. La famille
est une tribu de parties de E.
La tribu
est appelée tribu engendrée par f.
On remarque facilement que si
est un système de générateurs de
,
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