一様可積分性

一様可積分性（いちようかせきぶんせい、英: uniform integrability）とは、数学の実解析、関数解析学および測度論の分野における重要な概念で、ルベーグ可積分性の概念を拡張し、条件付き期待値やマルチンゲールの理論の発展のために重要な役割を担うものである。確率変数の収束において、この性質は、確率の意味において収束する確率変数が $\mathbb {L} ^{p}$ の意味において収束するための必要十分条件を与える。

形式的定義

次の定義が適用される。

• 確率変数のクラス ${\mathcal {C}}$ が一様可積分であるとは、$\epsilon >0$ が与えられた時、$E(|X|I_{|X|\geq K})\leq \epsilon$ がすべての $X\in {\mathcal {C}}$ に対して成立するような $K\in [0,\infty )$ が存在することを言う。ただし $I_{|X|\geq K}$ は指示関数 $$I_{|X|\geq K}={\begin{cases}1&{\text{if }}|X|\geq K,\\0&{\text{if }}|X|<K\end{cases}}$$ である。

• 二箇条を必要とするような、別の定義は次のようなものである: 確率変数のクラス ${\mathcal {C}}$ が一様可積分であるとは、
  • ${\mathcal {C}}$ に含まれるすべての $X$ に対して、$\mathrm {E} (|X|)\leqslant K$ となるような有限の $K$ が存在する。
  • すべての $\epsilon >0$ に対してある $\delta >0$ が存在し、$\mathrm {P} (A)\leqslant \delta$ となるようなすべての可測な $A$ および、すべての $X\in {\mathcal {C}}$ に対して、$\mathrm {E} (|X|:A)\leqslant \epsilon$ が成立する。

の二つが成立することを言う。

関連する系

次のような結果がある。

• 上の一つ目の定義は、次のような極限を用いることで書き換えられる:

$\lim _{K\to \infty }\sup _{X\in {\mathcal {C}}}E(|X|||X|\geq K)=0.$

• 確率変数 $X_{n},\ n=1,2,\ldots$ の列を考える。$$X_{n}(\omega )=n,\ \forall \omega \in \left(0,{\frac {1}{n}}\right),\ X_{n}(\omega )=0{\text{ otherwise}}$$ と定義する。すべての n に対して $E(|X_{n}|)=1$ であるため、明らかに $X_{n}\in \mathbb {L} ^{1}$ である。しかし、上の一つ目の定義に従えば $$E(|X_{n}|,|X_{n}|\geq K)=1\ \forall n\geq K$$ であることから、この数列は一様可積分ではない。すなわち、ルベーグ可積分ではあるが、一様可積分ではない。

  

  一様可積分でない確率変数列の例。図の黒帯（strip）の部分は、$X_{n}\to 0$ としても $\infty$ へと向かう。

• 上の二つ目の定義によれば、$X_{n}$ が有界でないときにはその第一箇条目は成立しないことが分かる。もし $X$ が一様可積分な確率変数であれば、$$E(|X|)=E(|X|,|X|>K)+E(|X|,|X|<K)$$ と区分し、それぞれを上から抑えることにより、その確率変数は $\mathbb {L} ^{1}$ に含まれることが分かる。また、任意の $\mathbb {L} ^{1}$ 確率変数は、上の二つ目の定義の第二箇条目を満たすことが分かる。
• 確率変数 $X_{n}$ のどのような列も、ある可積分な非負の $Y$ によって支配されているなら、すなわち、任意の ω と n に対して、$$\ |X_{n}(\omega )|\leq |Y(\omega )|,\ Y(\omega )\geq 0,\ E(Y)<\infty$$ が成立しているなら、確率変数 $\{X_{n}\}$ のクラス ${\mathcal {C}}$ は一様可積分である。
• ${\mathcal {L}}^{p}$ ($p>1$) において有界な確率変数のクラスは、一様可積分である。

関連する定理

• ダンフォード–ペティスの定理

確率変数 $X_{n}\subset L^{1}(\mu )$ のクラスが一様可積分であるための必要十分条件は、それが弱位相において相対コンパクトであることである。

• ド・ラ・バレ・プーサンの定理

族 $\{X_{\alpha }\}_{\alpha \in \mathrm {A} }$ が一様可積分であるための必要十分条件は、ある非負の増加凸関数 $G(t)$ で $$\lim _{t\to \infty }{\frac {G(t)}{t}}=\infty$$ および $\sup _{\alpha }E(G(|X_{\alpha }|))<\infty$ を満たすようなものが存在することである。

確率変数の収束との関係

→詳細は「確率変数の収束」を参照

• 数列 $\{X_{n}\}$ が $L_{1}$ ノルムにおいて $X$ へと収束するための必要十分条件は、それが $X$ へと測度収束し、かつ一様可積分であることである。
• 確率の意味において収束する確率変数列が、期待値の意味においても収束するための必要十分条件は、それが一様可積分であることである。

参考文献

• A.N. Shiryaev (1995). Probability (2 ed.). New York: Springer-Verlag. pp. 187–188. ISBN 978-0-387-94549-1 
• Walter Rudin (1987). Real and Complex Analysis (3 ed.). Singapore: McGraw–Hill Book Co.. p. 133. ISBN 0-07-054234-1 
• J. Diestel and J. Uhl (1977). Vector measures, Mathematical Surveys 15, American Mathematical Society, Providence, RI ISBN 978-0-8218-1515-1