實(shí)分析和概率論（原書(shū)第2版）

譯者序
前言
第1章　基礎(chǔ)知識(shí)：集合論
　1.1　集合論的定義和實(shí)數(shù)系
　1.2　關(guān)系和序
　1.3　超限歸納和遞歸
　1.4　勢(shì)
　1.5　選擇公理及其等價(jià)形式
第2章　一般拓?fù)?br />　2.1　拓?fù)?、度量和連續(xù)性
　2.2　緊性與積拓?fù)?br />　2.3　完備度量空間和緊度量空間
　2.4　函數(shù)空間的一些度量
　2.5　度量空間的完備化和完備性
　2.6　連續(xù)函數(shù)的擴(kuò)張
　2.7　一致性與一致空間
　2.8　緊化
第3章　測(cè)度
　3.1　測(cè)度初步
　3.2　半環(huán)和環(huán)
　3.3　測(cè)度的完備化
　3.4　勒貝格測(cè)度和不可測(cè)集
　3.5　原子測(cè)度和非原子測(cè)度
第4章　積分
　4.1　簡(jiǎn)單函數(shù)
　4.2　可測(cè)性
　4.3　積分收斂定理
　4.4　乘積測(cè)度
　4.5　丹尼爾一斯通積分
第5章　Lp空間：泛函分析引論
　5.1　積分不等式
　5.2　Lp空間的范數(shù)及完備性
　5.3　希爾伯特空間
　5.4　規(guī)范正交集和規(guī)范正交基
　5.5　希爾伯特空間上的線性型、Lp空間的包含關(guān)系及這兩個(gè)度量之間的關(guān)系
　5.6　符號(hào)測(cè)度
第6章　范數(shù)空間的凸集和對(duì)偶性
　6.1　利普希茨函數(shù)、連續(xù)函數(shù)及有界函數(shù)
　6.2　凸集及其分離性
　6.3　凸函數(shù)
　6.4　Lp空間的對(duì)偶性
　6.5　一致有界性及閉圖形
　6.6　Brunn-Minkowski不等式
第7章　測(cè)度、拓?fù)渑c微分
　7.1　貝爾a代數(shù)、博雷爾a代數(shù)和測(cè)度正則性
　7.2　勒貝格微分定理
　7.3　正則性擴(kuò)張
　7.4　C(K)的對(duì)偶和傅里葉級(jí)數(shù)
　7.5　幾乎一致收斂和Lusin定理
第8章　概率論初步
　8.1　基本定義
　8.2　概率空間的無(wú)窮積
　8.3　大數(shù)定律
　8.4　遍歷定理
第9章　依L收斂與中心極限定理
　9.1　分布函數(shù)和密度函數(shù)
　9.2　隨機(jī)變量的收斂性
　9.3　依分布收斂
　9.4　特征函數(shù)
　9.5　特征函數(shù)的唯一性和中心極限定理
　9.6　三角形陣列和林德伯格定理
　9.7　獨(dú)立實(shí)值隨機(jī)變量的和
　9.8　萊維連續(xù)性定理：無(wú)窮可分法則及穩(wěn)定法則
第10章　條件期望和鞅
　10.1　條件期望
　10.2　正則條件概率和詹森不等式
　10.3　鞅
　10.4　最優(yōu)停止和一致可積性
　10.5　鞅和下鞅的收斂性
　10.6　逆鞅和逆下鞅
　10.7　次加性遍歷定理和超加性遍歷定理
第11章　可分度量空間上的依L收斂
　11.1　法則和收斂性
　11.2　利普希茨函數(shù)
　11.3　依L收斂的度量
　11.4　經(jīng)驗(yàn)測(cè)度收斂
　11.5　胎緊性和一致胎緊性
　11.6　斯特拉森定理：具有鄰近法則的鄰近變量
　11.7　法則的一致性和幾乎必然收斂的實(shí)現(xiàn)
　11.8　Kantorvich—Rubinstein定理
　11.9　u-統(tǒng)計(jì)量
第12章　隨機(jī)過(guò)程
　12.1　過(guò)程的存在性和布朗運(yùn)動(dòng)
　12.2　布朗運(yùn)動(dòng)的強(qiáng)馬爾可夫性質(zhì)
　12.3　反射原理、布朗橋和上確界定律
　12.4　在馬爾可夫時(shí)布朗運(yùn)動(dòng)的法則：斯科羅霍德嵌入
　12.5　重對(duì)數(shù)律
第13章　可測(cè)性：博雷爾同構(gòu)和解析集
　13.1　博雷爾同構(gòu)
　13.2　解析集
附錄A　公理化集合論
附錄B　復(fù)數(shù)、向量空間和泰勒余項(xiàng)定理
附錄C　測(cè)度問(wèn)題
附錄D　非負(fù)項(xiàng)的重排和
附錄E　非度量緊空間的病態(tài)性
名詞索引
符號(hào)索引