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测度空间

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associated metric space

相伴的度量空间

相伴的测度环 associated measure ring | 相伴的度量空间 associated metric space | 相伴的度量张量 associated metric tensor

complete measure

完备测度

完全方阵环 complete matrix ring | 完备测度 complete measure | 完备度量空间 complete metric space

complete metric space

完备度量空间

complete measure space 完备测度空间 | complete metric space 完备度量空间 | complete normality axiom 完全正规性公理

normal space

标准间隔,正规空间

normal sequence space 正规序列空间 | normal space 标准间隔; 正规空间 | normal spectral measure space 正规谱测度空间

positive variation of signed measure

带号测度正变差

带号测度相互能量[积分]|mutual energy of signed measure | 带号测度正变差|positive variation of signed measure | 带基点的空间|pointed space

probability space

机率空间

以机率论来讲,大学和研究所的机率论全部都是架构在机率空间(probability space)下,所以苦读一阵子说不定还可以读懂. 可是博士班所教的机率论却是建构在测度空间(measure space),而这个空间是虚幻的,需要有大量的实变(real analysis)背景知识才能搞懂.

product measure

积测度

积|product | 积测度|product measure | 积测度空间|product measure space

riemann integral

黎曼积分

勒贝格积分(Lebesgue Integral)便 是从黎曼积分(Riemann Integral)的原有框架发展而来的. 由于介绍勒贝格积分须涉及很多测度论(Measure Theory)的专门概念和知识(例如「测度空间」Measure Space、「可测函数」Measurable Function等),

sample space

样本空间

事件 (event) 是样本空间的子集合 (subset)样本空间 (sample space) 是某个给定状况所有可能性的集合 (set)机率 (probability) 是一种我们对发生某事件之信心的相对测度我们制定许多规则来计算事件的机率:联集规则 (rule of union)、

strictly positive measure

严格正测度

strictly monotonic 严格单调 | strictly normed linear space 严格赋范线性空间 | strictly positive measure 严格正测度

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