Kurs:Maßtheorie auf topologischen Räumen

Dieser Kurs gehört zum Fachbereich Mathematik.

Einführung Bearbeiten

In diesem Kurs wird Maßtheorie auf topologischen Räumen behandelt. Ziel ist es, auf Funktionenräumen von einen Definitionsbereich $\mathbb {D}$ und einem Wertebereich $\mathbb {W}$ Maße zu definieren. Über die Funktionen selbst gibt es nur diskrete Informationen.

Bezüge zu anderen mathematischen Disziplinen Bearbeiten

Im Folgenden werden zunächst Bezüge zu anderen mathematischen Inhalten hergestellt, aus den Sie die grundlegenden Konzepte bereits kennen. Diese Grafik gibt einen ersten Überblick über die Inhalte der Vorlesung und deren Zusammenhänge. Achtung: Die Graphik wird im Laufe der Vorlesung ergänzt.

Einbindung der SDGs in die Mathematik

Aus diskretem Gitter glatte Oberflächen erzeugen - NURBS

Wahrscheinlichkeitstheorie Bearbeiten

In der Wahrscheinlichkeitstheorie werden ebenfalls Maße behandelt. Zunächst auf einem diskreten Grundraum, bei denen einzelne Elemente des Grundraumes Wahrscheinlichkeitsmasse und bzw. bei stetigen Wahrscheinlichkeitsmaßen z.B. über eine Dichtefunktion über den reellen Zahlen integriert wird und Teilmengen aus dem Grundraum mit einem Wahrscheinlichkeitsmaß eine Wahrscheinlichkeit zugeordnet wird.

Analysis Bearbeiten

Aus der Analysis kennt man bereits die Integration, mit der man für eine Funktion den "orientierten Flächeninhalt" auf einem Intervall $[a,b]\subset \mathbb {R}$ messen kann. Die reellen Zahlen $(\mathbb {R} ,|\cdot |)$ sind mit dem Betrag ein topologischer Raum, in dem man Konvergenz und Stetigkeit der Funktionen betrachtet. In der Lehrveranstaltung werden Maße auf Funktionenräumen definiert und auch der Konvergenzbegriff in $(\mathbb {R} ,|\cdot |)$ auf allgemeine topologische Räume erweitert und Maße auf diesen Räumen definiert.

Maßtheorie Bearbeiten

Betrachtet man zunächst eine Funktion $f:\mathbb {R} ^{2}\to \mathbb {R}$ auf einem Grundraum $\mathbb {R} ^{2}$ , die z.B. eine gewisse Exposition $f(x,y)$ an dem Ort $(x,y)\in \mathbb {R} ^{2}$ beschreibt (z.B. radioaktive Strahlung oder eine Exposition mit Schadstoffen). Gleichzeitig bewegt man sich in dem Raum über einen Weg $\gamma [a,b]\to \mathbb {R} ^{2}$ , der jedem Zeitpunkt $t\in [a,b]$ einen Ort $\gamma (t)\in \mathbb {R} ^{2}$ zuordnet, an dem sich eine Person zum Zeitpunkt $t$ befindet. Setzt man $\gamma (t)$ in $f$ ein, so erhält man mit $f(\gamma (t))$ die Exposition einer Person zum Zeitpunkt $t$ , wenn sich die Person am Ort $\gamma (t)$ befindet. Das Integral

\int _{a}^{b}f(\gamma (t))\,dt

Gibt dann die Exposition der Person $f$ auf dem Weg $\gamma$ . Daten über einen Risikographen von $f$ liegen in der Regel als diskrete Informationen als Gitterpunkte im $\mathbb {R} ^{3}$ vor. Integration über messbare Teilmengen $A\subset \mathbb {R} ^{2}$ beschreiben über das Integral $\int _{A}f(z)\,dz$ die Gesamtexposition in dem Gebiet $A$ . Dieses Integral kann auch näherungsweise über eine Volumenberechnung unter dem Gitter bestimmt werden oder über eine Interpolation über eine Interpolationsfunktion ${\widehat {f}}:\mathbb {R} ^{2}\to \mathbb {R}$ (z.B. NURBS).

Maße und Gaugefunktionale Bearbeiten

Auf $\mathbb {K}$ -Vektorräumen kann man Maße als stetige lineare Funktionale auf Funktionenräumen auffassen. Auf dem Vektorraum der stetigen Funktion ${\mathcal {C}}([a,b],\mathbb {K} )$ mit einer Norm:

\|f\|:=\int _{a}^{b}|f(x)|\,dx

${\mathcal {C}}([a,b],\mathbb {K} )$ ist allerdings bzgl. der Norm nicht vollständig. Die weitere maßtheoretische Betrachtung führt dann zu $L_{p}(\mathbb {K} )$ -Räumen mit $\mathbb {K} =\mathbb {R} ,\mathbb {C}$ .

Diskrete Informationen über unbekannte Funktionen Bearbeiten

Prozesse $(f_{t})_{t\in T}$ kann man über Abbildungen in Abhängigkeit von einem Zeitparameter $t\in T$ verstehen und auch Zustände $f_{t}$ zu einem bestimmten Zeitpunkt $t\in T$ kann man als Funktion auffassen. Also $f_{t}(x,y)$ könnte z.B. die Exposition mit einem Schadstoff an einem Ort $(x,y)$ beschreiben ( $x$ Längengrad, $y$ Längengrad). Die Funktionen $f_{t}$ sind dabei i.d.R. nicht für alle $t\in T$ in der Realität bekannt und auf für bestimmte Funktionen $f_{t_{0}},f_{t_{1}},...$ ist nicht die gesamte Funktion bekannten, sondern nur bestimmte endliche Menge von diskreten Informationen wie z.B. über die Funktionswerte an bestimmten Stellen/Orten $(x_{k},y_{k})$ oder zu bestimmten Gebieten im Definitionbereich der Funktionen.

Punktinformationen Bearbeiten

D_{1}:=\{(t_{1},x_{1},y_{1},z_{1}),\ldots ,(t_{n},x_{n},y_{n},z_{n})\}

Ein Tupel $(t_{k},x_{k},y_{k},z_{k})$ liefert dabei ein Messdatum $z_{k}$ (z.B. Schadstoffmenge), die zum Zeitpunkt $t_{k}\in T)$ an dem Ort $(x_{k},y_{k})$ gemessen wurde. Diese Punktinformation über die Funktion $f_{t_{k}}$ kann man damit durch $z_{k}=f_{t_{0}}(x_{k},y_{k})$ beschreiben. Mit diesen Punktinformationen kann man durch Einsatz von Interpolationsverfahren oder Approximationsverfahren die unbekannte Funktion näherungsweise beschreiben. Dies führt u.a. zu Konvergenzuntersuchungen auf Funktionenräumen.

Flächeninformationen Bearbeiten

Über die unbekannten Funktionen $f_{t_{0}},f_{t_{1}},...$ können Messungen aber nicht nur Daten $z_{k}$ an einzelnen Orten/Stellen $(x_{k},y_{k})\in \mathbb {D}$ liefern, sondern Messungen können auch Informationen zu Teilmengen $A_{k}\subseteq \mathbb {D}$ aus dem Definitionenbereich $\mathbb {D}$ liefern. Auf dem Areal $A:=[a_{1},a_{2}]\times [b_{1},b_{b}]$ (Rechteck) wurden bei einer Messung zwischen dem Zeitpunkten $t_{1}$ und $t_{2}$ beispielsweise $z$ Einheiten Treibhausgase emittiert. Dies lässt sich über Integrale beschreiben.

z:=\int _{t_{1}}^{t_{2}}\int _{b_{1}}^{b_{2}}\int _{a_{1}}^{a_{2}}f_{t}(x,y)\,dx\,dy\,dt

.

Ein einzelner Datensatz $(A_{k},S_{k},z_{k})$ besteht dann

aus einer Fläche $A_{k}$ (als messbare Menge),
einer Messzeitspanne $S_{k}=[t_{1},t_{2}]$ und
dem Messwert $z_{k}$ .

Da es in der Regel mehrere Messungen gibt besteht eine solche Sammlung von Flächeninformationen ebenfalls als Menge beschreiben

D_{2}:=\{(A_{1},S_{1},z_{1}),\ldots ,(A_{n},S_{n},z_{n})\}

Diese Flächeninformationen kann man ebenfalls dazu verwenden, die unbekannten Funktionen $f_{t_{0}},f_{t_{1}},...$ zu approximieren.

Datendichten Bearbeiten

Die Anzahl der Informationen in bestimmten Gebieten ist eine wesentliches Kriterium für Entscheider und die Verlässlichkeit und Approximationsgüte der unbekannten Funktionswerte. Dies führt maßtheoretisch zu Datendichten in dem Grundraum $\mathbb {D}$ , die mit Werkzeugen der Wahrscheinlichkeitstheorie (u.a. Gesetze der großen Zahlen) und Wahrscheinlichkeitsdichten maßtheoretisch untersucht werden kann.

Inhalte Bearbeiten

Kapitel 0 Bearbeiten

Das Kapitel 0 enthält die Voraussetzungen und grundlegende Resultate, die für den Kurs wesentlich sind.

Mengenlehre - (Folien)
Komplexe Zahlen - (Foliensatz)
Topologie
Vektorräume (Foliensatz) , die in der Vorlesung verwendet werden.
Transformationssatz für Integrale - (Foliensatz)
Topologische Algebra - (Foliensatz)
Potenzreihenalgebra - (Foliensatz)
Stetigkeitssequenzen - (Foliensatz)

Kapitel 1 - Topologie - Stetigkeit - Wege Bearbeiten

Ziel des Kapitels ist es, einen Funktionenraum topologisieren zu können und Stetigkeit von Funktionen für topologische Räume zu behandeln.

Normen, Metriken, Topologie - (Folien)
Netze - (Folien)
Grenzen des Folgenbegriffs - (Foliensatz)

Kapitel 1.1 - Wege in Funktionen Bearbeiten

Ausgehend von Wegen in Euklidischen Vektorräume $\gamma :[a.b]\to \mathbb {R} ^{n}$ werden Wege in Funktionenräume behandelt. Einfache Wege in Funktionenräumen sind Konvexkombinationen von Funktionen $\gamma :[0.1]\to {\mathcal {C}}([a,b],\mathbb {R} )$ mit $\gamma (t)=(1-t)\cdot f+t\cdot g$ als stetige Deformation einer Funktion $f$ in eine Funktion $g$ .

Wege und Nachhaltigkeit - (Foliensatz)
Wege in der komplexen Zahlenebene - (Foliensatz)
Konvexkombinationen als Wege - (Foliensatz)
Stetigkeit von Abbildungen in topologischen Räumen - (Foliensatz)
Wege in topologischen Räumen - (Foliensatz)
Stetig oder diskret

Kapitel 1.2 - Diskrete Daten und Interpolation von Funktionen Bearbeiten

Interpolation von Gittern - NURBS - (Foliensatz)
Distanzdiskrete Vektorräume - (Foliensatz)
Glockenkurve - (Foliensatz)

Kapitel 1.3 - Topologische Vektorräume und topologieerzeugende Gaugefunktionale Bearbeiten

Auf topologischen Vektorräumen $(V,{\mathcal {T}})$ ist der Umgang mit einem System von offenen Mengen aufwendig. Metriken, Normen Halbnormen helfen dabei, topologische Eigenschaften (wie z.B. Konvergenz, Stetigkeit, ...) über diese topologieerzeugende Funktionale (siehe Gaugefunktional) auszudrücken. Das Topologisierungslemma für topologische Algebren verallgemeinert (Halb-)Normen und stellt den Zusammenhang zwischen der Topologie und den topologieererzeugenden Gaugefunktionalen her. Kreisförmige Nullumgebung liefern z.B. über Minkowskifunktionale die absolute Homogenität $|\lambda |\cdot \|v\|_{\alpha }=\|\lambda \cdot v\|_{\alpha }$ , die bereits von Normen bekannt sind und die Konvexität der Nullumgebung die Gültigkeit der Dreiecksungleichung $\|v+w\|_{\alpha }\leq \|v\|_{\alpha }+\|w\|_{\alpha }$ von Halbnormen.

Topologische Vektorräume und topologische Algebren - (Foliensatz)
Kreisförmige Mengen - (Foliensatz)
Absorbierende Mengen und Minkowski-Funktionale - (Foliensatz)
Gaugefunktionale - (Foliensatz)
Topologische Vektorräume und topologische Algebren - (Foliensatz)
Topologisierungslemma für Algebren - (Foliensatz)

Kapitel 1.5 - Stetigkeit von linearen Abbildungen Bearbeiten

Auf $\mathbb {K}$ -Vektorräumen kann man Maße als stetige lineare Funktionale $\varphi$ auf Funktionenräumen auffassen.

\varphi (f):=\int _{a}^{b}f(x)\,dx

Der Vektorraum der stetigen Funktion ${\mathcal {C}}([a,b],\mathbb {K} )$ mit der Norm

\|f\|:=\int _{a}^{b}|f(x)|\,dx

ist allerdings bzgl. der Norm nicht vollständig. Die weitere maßtheoretische Betrachtung führt dann zu $L_{p}(\mathbb {K} )$ -Räumen mit $\mathbb {K} =\mathbb {R} ,\mathbb {C}$ .

Stetigkeitssatz für lineare Abbildungen - SLA (Foliensatz)
SLA auf normierten Räumen - (Foliensatz)
SLA auf topologischen Vektorräumen - (Foliensatz)
Stetig oder diskret - (Foliensatz)
Lineare Abbildungen - stetig
Lineare Abbildungen - nicht stetig - (Foliensatz)

Kapitel 1.6 - Differenzierbarkeit auf topologische Algebren Bearbeiten

Im Kontext von Nachhaltigkeit liefert das Änderungsverhalten Informationen darüber, ob die systemischen Veränderung bzgl. der Kenngrößen der Nachhhaltigkeit verbessert oder verschlechtert haben. Dazu betrachtet man Differenzierbarkeit auf topologischen Vektorräumen.

Differenzierbarkeit in Analysis und Funktiontheorie - (Foliensatz)

Ableitungen in topologischen Vektorräumen - (Foliensatz)

Kapitel 1.7 - Nachhaltigkeitsaspekte Bearbeiten

Kapitel 2 Bearbeiten

Hilbertraum - (Foliensatz)
Geometrische Aspekte der Skalarproduktnorm Foliensatz
Hölderungleichung - (Foliensatz)
Cauchy-Schwarz-Ungleichung - (Foliensatz)
Satz des Pythagoras in (Prä-)Hilberträumen - (Foliensatz)
Satz des Thales in (Prä-)Hilberträumen - (Foliensatz)
Gram-Schmidtsches Orthonormalisierungsverfahren - (Foliensatz)
Existenzsatz für Skalarprodukte - (Foliensatz) - Satz von Jordan und von Neumann

Kapitel 3 Bearbeiten

Dies Kapitel befasst sich mit der Verallgemeinerung des Integrationsbegriffes auf topologische Gruppen. Im Vergleich zu einem topologischen Vektorraum gibt es hier nur eine stetige Gruppenoperation $\circ$ mit stetiger Inversenbildung. Dies ist eine Verallgemeinerung des klassischen Integrationsbegriffes einer additiven Gruppe $(\mathbb {R} ,+)$ .

topologische Gruppen - (Foliensatz)
Prozesse und Nachhaltigkeit - (Foliensatz)
Zufallsvariablen für Vektorräume - (Foliensatz)
Stochastischer Prozess - (Foliensatz)
Fuzzylogik - (Foliensatz) - Beispiel für Teilmengen von Funktionenräumen
Konvergenz in Funktionenräumen - (Foliensatz)
Maschinelles Lernen als Funktionenfolgen - (Foliensatz)
Maße als stetige lineare Funktionen - (Foliensatz)
Semi-Skalarprodukt - (Foliensatz)

Risikomanagement

Software Bearbeiten

OpenLCA - Open Life Cycle Assessment - Open Source Software für Nachhaltigkeitmaße