Documentation

GibbsMeasure.Mathlib.Probability.Kernel.Proper

Proper kernels #

We define the notion of properness for measure kernels and highlight important consequences.

theorem ProbabilityTheory.Kernel.IsProper.ae_eq_const {X : Type u_1} {๐“‘ ๐“ง : MeasurableSpace X} {ฯ€ : Kernel X X} (hฯ€ : ฯ€.IsProper) (h๐“‘๐“ง : ๐“‘ โ‰ค ๐“ง) {Y : Type u_2} [MeasurableSpace Y] [MeasurableSingletonClass Y] {g : X โ†’ Y} (hg : Measurable g) (xโ‚€ : X) :
โˆ€แต (x : X) โˆ‚ฯ€ xโ‚€, g x = g xโ‚€
theorem ProbabilityTheory.Kernel.IsProper.integral_bdd_mul {X : Type u_1} {๐“‘ ๐“ง : MeasurableSpace X} {ฯ€ : Kernel X X} {f g : X โ†’ โ„} {xโ‚€ : X} [IsFiniteKernel ฯ€] (h๐“‘๐“ง : ๐“‘ โ‰ค ๐“ง) (hฯ€ : ฯ€.IsProper) (hf : MeasureTheory.Integrable f (ฯ€ xโ‚€)) (hg : MeasureTheory.StronglyMeasurable g) (hgbdd : โˆƒ C > 0, โˆ€ (x : X), โ€–g xโ€– โ‰ค C) :
โˆซ (x : X), g x * f x โˆ‚ฯ€ xโ‚€ = g xโ‚€ * โˆซ (x : X), f x โˆ‚ฯ€ xโ‚€