1控制收敛定理
闭卷重建“控制收敛定理”的对象、量词、条件与反例。
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闭卷重建“控制收敛定理”的对象、量词、条件与反例。
闭卷重建“Egorov 定理与近一致收敛”的对象、量词、条件与反例。
闭卷重建“依测度收敛”的对象、量词、条件与反例。
闭卷重建“Riesz 子列原理”的对象、量词、条件与反例。
闭卷重建“一致可积性”的对象、量词、条件与反例。
闭卷重建“Vitali 收敛定理”的对象、量词、条件与反例。
闭卷重建“反例实验室”的对象、量词、条件与反例。
核心:有限测度空间上 a.e. 收敛可在删去任意小测度集合后变成一致收敛;推演:按误差层级构造坏集并控制其并集测度;边界:有限测度条件和删去坏集都不能省
核心:a.e. 收敛加统一可积控制函数推出积分收敛;推演:对差的绝对值应用 Fatou 技巧或反向 Fatou;边界:控制函数必须可积且独立于 n
核心:依测度收敛可抽出几乎处处收敛子列;推演:选误差概率可求和的子列并用 Borel-Cantelli;边界:结论只保证子列
核心:坏点集合的测度趋零,比 a.e. 收敛弱但适合概率语言;推演:计算移动尖峰的超阈值集合;边界:不同 n 的坏点可以持续移动
核心:依测度收敛加一致可积推出 L1 收敛;推演:拆成截断部分和尾部部分;边界:必须明确有限测度或相应紧性条件
核心:同时控制大函数值尾部,阻止质量逃向尖峰;推演:比较移动尖峰与受控截断族;边界:L1 有界本身不等于一致可积
核心:用尖峰、平移和振荡三类序列反查收敛定理条件;推演:逐一计算点态、测度、L1 与积分行为;边界:只看图像不能代替定量验证