Licence MIA 3ème année, année 2012-2013
Intégration et analyse de Fourier
Fiche de TD no3: Mesures
Exercice 1. Soit Xun ensemble non vide. Décrire toutes les mesures sur la tribu grossière.
Exercice 2. Soit Pune mesure de probabilité sur (X, A), et A, B deux ensembles
mesurables (i.e. dans A). On suppose P(A)=3/4et P(B)=1/3. En déduire que
1/12 ≤P(A∩B)≤1/3.
Exercice 3. a) Soit X={1,2,3,4,5,6}et A=P(X). Soit P:A → R+définie par
P(A) = 1
6#A. Vérifier que cela définit bien une mesure, appelée probabilité uniforme sur
X.
b) Soit A={2,4,6}l’événement “obtenir un chiffre pair”. Montrer que l’application
P(.|A) : B∈ P(A)7→ P(B|A) = P(B∩A)
P(A)est une mesure de probabilité sur (A, P(A)).
c) Plus généralement, si Xest un ensemble fini, comment définit-on une probabilité uni-
forme sur X?
d) Soit X=N. Existe-t-il une mesure de probabilité uniforme sur (N,P(N)?
Exercice 4. Soient (X, A, µ)un espace mesuré et f:X→Yune application.
a) On pose B:= f∗A={B∈Y|f−1(B)∈ A} la tribu image. On rappelle que Best une
tribu, montrer que
ν:B → R
B7→ µ(f−1(B)).
définit une mesure sur (Y, B), appelée mesure image de µpar fet notée f∗µ.
b) Déterminer la mesure image ν=f∗µdans le cas où µ=δaest la mesure de Dirac au
point a∈X.
c) Soit g:Y→Zune application. Montrer que
(g◦f)∗(µ) = g∗(f∗(µ)).
Exercice 5. On se place dans Rmuni de la tribu de Lebesgue B(R)et de la mesure de
Lebesgue λ. Les affirmations suivantes sont-elles vraies ou fausses ? Justifier votre réponse.
1. Que peut-on dire de λ(Q)?
2. Si Uest un ouvert non vide de Ralors λ(U)>0.
3. Si Aest une partie mesurable telle que λ(A)>0alors il existe un ouvert non vide
contenu dans A.
4. Si Kest un compact de Ralors Kest mesurable et λ(K)<∞.
5. Si Aest une partie mesurable telle que λ(A)<∞alors il existe un compact Ktel
que A⊂K.
6. Si Aest une partie de Rtelle que A⊂B, où B∈ B(R), alors A∈ B(R).