# 积分与可积性

核对非负与有符号期望、可积性及极限交换条件，用封顶重尾和尖峰反例划清边界。

Entry: zh-qt10 | Node: QT10 | Language: zh | Editorial revision: 2026-09-21

## Teaching instructions
你正在使用一份公开教学包，读者具有高年级本科至研究生的数学背景。先实际读取 required_readings 中本次采用的完整单元，再进入讲解；记录版本、页/节、关键假设与支持范围。仅取得目录、摘要或失败链接不算读完。已在本次会话完整取得的同一版本可以复用。找不到正文时尝试已核公开等价版本并说明版本变化，仍缺失则明确缺少的单元，不编造已读内容。
以下正文、输入和解析为共同来源，不能自行改变数字或把教学概率改称样本频率、现实真值或定价测度。不要访问账户。每次推进一个完整推理任务；已掌握的基础可跳过讲解，但承重条件不能省略。静态说明与交互同义；工具不能运行时直接使用完整静态输入与精确计算，不声称运行过实验。

当前词条：QT10《积分与可积性》。本次只教这个节点及选择的证明分支。
诊断任务：给 f_n=n·1_(0,1/n)，问能否交换积分与极限；要求先说定理条件再答数值。
通过标准：能区分有限、扩展、未定义期望；说出 DCT 统一可积支配；算封顶 2.8 和超阈值置零 2.7，拒绝以样本有限证明矩存在。
先让读者作解释或计算，再依完整解析反馈；最后更换分组、概率或条件做迁移，不能只询问“懂了吗”。

Before substantive teaching, actually retrieve every required reading unit for the selected scope. Read its complete designated section, including necessary assumptions, tables and footnotes. A working URL or an editorial access date is not a runtime reading receipt. Record the actual version, location, scope and what it supports. If unavailable, use a previously verified equivalent source; if the required unit remains unavailable, identify that gap rather than teach it from memory. Start runtime_reading_log empty. Once reading is complete, use a substantive diagnostic or follow the reader's request for direct explanation. Advance one complete reasoning task at a time; skip mastered basics. Distinguish original facts, supplied teaching assumptions and inference.

## Required readings and runtime protocol
```json
{
  "export_mode": "public",
  "required_readings": [
    {
      "source_id": "QTB-DEMBO-2021",
      "access": {
        "kind": "pdf_full_text",
        "uri": "https://adembo.su.domains/stat-310b/lnotes.pdf"
      },
      "required_unit": {
        "locator": "Definition 1.3.1 Step 1–4 p.31；Definition 1.3.2、Lemma 1.3.3 p.32；Theorem 1.3.4 p.33/证明 p.41；Lemma 1.3.33 与 Theorem 1.3.34 pp.42–43",
        "scope": "简单/非负/有符号积分、L1 可积性、MCT、Fatou 与 DCT 的陈述及所用证明步骤",
        "purpose": "区分非负扩展积分、L1 有符号积分及极限交换条件，并核 DCT 的 L1 结论"
      },
      "supports": "定义与条件的公开依据。采用 L1 条件期望及 RN 构造、塔式性质和 L2 投影；正文把指示函数到有界函数再到 L2 检验函数的延伸逐步写出。一般 RN 证明单元保留其 Hahn 分解依赖，未声称重新证明全部测度论。",
      "title": "Probability Theory: STAT310/MATH230",
      "authors": [
        "Amir Dembo"
      ],
      "version": "2021-04-15（PDF 标题页；不等同于此前规划的 2019 版）"
    }
  ],
  "optional_readings": [],
  "runtime_reading_log": [],
  "supplied_inputs": {
    "content_version": "2026-09-21-QT-B-review-v3",
    "experiment": {
      "id": "EXP-QTB-INTEGRAL-01",
      "title": "积分、封顶与极限条件",
      "anchor": "qt10-tail",
      "description": "下面三个模型各自固定：Pareto 封顶、尖峰序列、Uniform 简单函数。它们各自独立，不使用四状态概率。",
      "inputs": {
        "identity": "确定的积分教学模型，非金融样本或模拟",
        "shared_file": "shared_inputs.json",
        "paths": [
          "defaults.integration",
          "named_cases.cap_grid",
          "named_cases.alpha_grid",
          "named_cases.integration_spike_grid",
          "named_cases.dyadic_grid"
        ],
        "values": {
          "shared_case": null,
          "defaults": {
            "events": {
              "event": "T",
              "given": "H"
            },
            "conditional": {
              "partition": "signal"
            },
            "measurable": {
              "partition": "signal",
              "candidate": [
                0,
                1,
                2,
                2
              ]
            },
            "projection": {
              "partition": "signal",
              "candidate_usd": [
                0,
                0,
                10000,
                10000
              ],
              "outer_partition": "trivial"
            },
            "rn": {
              "partition": "signal",
              "shift_usd": 15000
            },
            "integration": {
              "pareto_alpha": 1.5,
              "cap": 100,
              "spike_n": 10,
              "probe_x": 0.02,
              "dyadic_n": 4
            }
          }
        }
      },
      "outputs": {
        "pareto": {
          "alpha": 1.5,
          "cap": 100,
          "mean": 3,
          "mean_finite": true,
          "second_moment": null,
          "second_moment_finite": false,
          "capped_mean": 2.8,
          "omitted_tail_mean": 2.6999999999999997,
          "boundary_contribution": 0.09999999999999998
        },
        "spike": {
          "n": 10,
          "x": 0.02,
          "height": 10,
          "width": 0.1,
          "area": 1,
          "value": 10,
          "pointwise_limit": 0
        },
        "dyadic": {
          "n": 4,
          "step": 0.0625,
          "integral": 0.46875,
          "limit_integral": 0.5
        }
      },
      "algorithm": "Pareto：封顶均值用积分解析式，alpha=1 用对数；非有限矩输出 finite=false,value=null。尖峰按 x<1/n 判值，面积恒1；Uniform简单函数积分(1−2^-n)/2。",
      "units": {
        "probabilities": "dimensionless",
        "settlement_points": "index points (contract-defined settlement value)",
        "payoff": "USD / one contract",
        "expectation": "USD",
        "mse": "USD^2",
        "pareto": "dimensionless pedagogical variable, support [1,infinity)",
        "spike": "dimensionless on (0,1) with Lebesgue probability"
      },
      "boundaries": [
        "alpha>0,b≥1；非有限原矩不与 finite cap 混同",
        "n为正整数，0<x<1；支撑端点严格开区间",
        "二进层数1–20；解析模型不称随机模拟"
      ],
      "static_equivalent": {
        "body_anchor": "qt10-tail",
        "default_table_html": "<div class=\"table-wrap\"><table><thead><tr><th>α</th><th>b</th><th>完整均值</th><th>封顶均值</th><th>超阈值置零均值</th></tr></thead><tbody><tr><td>1.5</td><td>100</td><td>3</td><td>2.8</td><td>2.7</td></tr></tbody></table></div><div class=\"table-wrap\"><table><thead><tr><th>n</th><th>尖峰高度</th><th>支撑长度</th><th>积分</th><th>fₙ(0.02)</th></tr></thead><tbody><tr><td>2</td><td>2</td><td>1/2</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>10</td><td>10</td><td>1/10</td><td>1</td><td>10</td></tr><tr><td>100</td><td>100</td><td>1/100</td><td>1</td><td>0</td></tr></tbody></table></div><p>二进简单函数：n=4 时积分 0.46875，极限 0.5。尖峰的逐点极限为零，但各项积分恒为一。</p>",
        "scope": "默认及正文列明的迁移算例，不依赖点击状态"
      },
      "execution": {
        "status": "executed",
        "runtime": "Chromium 144.0.7559.96 JavaScript in author sandbox",
        "independent_check": "Python Fraction 的共同四状态精确结果；其余边界见验证报告"
      },
      "source_ids": [
        "QTB-DEMBO-2021"
      ]
    },
    "shared_inputs": {
      "schema_version": "qt-b-inputs-1",
      "content_version": "2026-09-21-QT-B-review-v3",
      "shared_case": {
        "id": "EXP-COND-01",
        "identity": "教学构造；真实产品条款仅用于支付乘数和结算值的解释，不是历史行情、样本频率或风险中性模型",
        "state_ids": [
          "w1",
          "w2",
          "w3",
          "w4"
        ],
        "probabilities": [
          0.1,
          0.3,
          0.4,
          0.2
        ],
        "signals": [
          "L",
          "L",
          "H",
          "H"
        ],
        "settlement_points": [
          5900,
          6000,
          6100,
          6200
        ],
        "strike_points": 6000,
        "multiplier_usd_per_point": 100,
        "contracts": 1,
        "payoff_type": "call",
        "probability_measure": "P_model",
        "clocks": {
          "t0": "未观察信号",
          "t1": "模型约定已收到 L/H 信号",
          "t2": "合约规定结算值确定；支付金额可计算",
          "cash_delivery": "与 t2 的金额确定区分，不在本实验建立账户到账/交收模型"
        },
        "partitions": {
          "trivial": [
            [
              0,
              1,
              2,
              3
            ]
          ],
          "signal": [
            [
              0,
              1
            ],
            [
              2,
              3
            ]
          ],
          "full": [
            [
              0
            ],
            [
              1
            ],
            [
              2
            ],
            [
              3
            ]
          ],
          "cross": [
            [
              0,
              2
            ],
            [
              1,
              3
            ]
          ]
        },
        "partition_labels": {
          "trivial": "尚无信号",
          "signal": "只知 L/H",
          "full": "完整状态",
          "cross": "交叉分组 {1,3}/{2,4}"
        },
        "events": {
          "H": [
            2,
            3
          ],
          "T": [
            3
          ],
          "L": [
            0,
            1
          ],
          "all": [
            0,
            1,
            2,
            3
          ],
          "empty": []
        },
        "case_source_ids": [
          "QTB-CBOE-SPX"
        ]
      },
      "defaults": {
        "events": {
          "event": "T",
          "given": "H"
        },
        "conditional": {
          "partition": "signal"
        },
        "measurable": {
          "partition": "signal",
          "candidate": [
            0,
            1,
            2,
            2
          ]
        },
        "projection": {
          "partition": "signal",
          "candidate_usd": [
            0,
            0,
            10000,
            10000
          ],
          "outer_partition": "trivial"
        },
        "rn": {
          "partition": "signal",
          "shift_usd": 15000
        },
        "integration": {
          "pareto_alpha": 1.5,
          "cap": 100,
          "spike_n": 10,
          "probe_x": 0.02,
          "dyadic_n": 4
        }
      },
      "named_cases": {
        "zero_group": {
          "probabilities": [
            0.25,
            0.75,
            0,
            0
          ],
          "partition": "signal"
        },
        "zero_atom": {
          "probabilities": [
            0.25,
            0.75,
            0,
            0
          ],
          "partition": "full"
        },
        "bad_future_candidate": {
          "candidate_usd": [
            0,
            0,
            10000,
            20000
          ]
        },
        "cap_grid": [
          10,
          100,
          1000
        ],
        "alpha_grid": [
          0.8,
          1,
          1.5,
          3
        ],
        "integration_spike_grid": [
          2,
          10,
          100
        ],
        "mse_probe_grid_usd": [
          0,
          10000,
          13333.333333333334,
          20000
        ],
        "dyadic_grid": [
          1,
          2,
          4,
          8
        ]
      },
      "units": {
        "probabilities": "dimensionless",
        "settlement_points": "index points (contract-defined settlement value)",
        "payoff": "USD / one contract",
        "expectation": "USD",
        "mse": "USD^2",
        "pareto": "dimensionless pedagogical variable, support [1,infinity)",
        "spike": "dimensionless on (0,1) with Lebesgue probability"
      },
      "numerical_policy": {
        "probability_sum_absolute_tolerance": 1e-12,
        "calculation_relative_tolerance": 1e-10,
        "calculation_absolute_tolerance": 1e-08,
        "null_group": "mass exactly zero; conditional ratios undefined; canonical CE constant 0 on that group; never infer impossibility outside the model",
        "normalization": "invalid probabilities rejected, never silently normalized",
        "finite": "all finite numeric inputs required",
        "identity": "fixed finite model; no stochastic simulation and no financial return denominator used"
      }
    },
    "body_scope": "完整正文、静态核算与题目解析"
  }
}
```

## Supplied entry
期望可以是有限数，也可以是扩展实数中的无穷；有正有负时，甚至可能根本没有定义。这页用于核对这些边界，以及“把极限移进期望”究竟需要什么条件。可测性记号见 [可测空间与概率测度](https://ou-liu-red-sugar.github.io/zh/notebook/measurable-information/)。

<a id="qt10-integral"></a>
## 从加权和到积分

固定测度空间 $(\Omega,\mathcal F,\mu)$。令 $s=\sum_{i=1}^m a_i1_{A_i}$ 为非负简单函数，其中 $a_i\ge0$、$A_i\in\mathcal F$，则定义
$$
\int s\,d\mu=\sum_i a_i\mu(A_i),
$$
并约定 $0\cdot\infty=0$。表示中的集合可以重叠；把两种表示的集合共同细分为不交小块，两种写法在每块的总函数值相同，故积分相同。积分不依赖这项表示选择。[^integral]

对非负可测函数 $f$，定义
$$
\int f\,d\mu
=\sup\left\{\int s\,d\mu:\ 0\le s\le f,\ s\text{ 为简单函数}\right\}.
$$
结果允许是 $+\infty$。例如用逐渐加高的截断与逐渐变细的二进网格，可以构造简单函数 $s_n\uparrow f$；单调收敛定理会保证它们的积分趋于同一上确界。定义本身并没有先假定这项极限交换成立。

概率空间中取 $\mu=P$，积分便是期望。有限状态的加权平均是它的特例，而不是另一种互不相干的“经验平均”。

<a id="qt10-signed"></a>
## 有符号期望：三个不同的问题

令 $X$ 为实值可测随机变量，记 $X^+=\max(X,0)$、$X^-=\max(-X,0)$。先分别定义两个非负期望，再讨论相减：

| $E[X^+]$ | $E[X^-]$ | $E[X]$ 的状态 |
|---|---|---|
| 有限 | 有限 | 有限实数；称 $X\in L^1$ |
| $+\infty$ | 有限 | 扩展期望为 $+\infty$，但不在 $L^1$ |
| 有限 | $+\infty$ | 扩展期望为 $-\infty$，但不在 $L^1$ |
| $+\infty$ | $+\infty$ | 未定义；不能作 $\infty-\infty$ |

因此**可积**指 $E|X|<\infty$，等价于两部分期望都有限。这比“某种截断求和看起来能抵消成一个数”强。[^signed]

例如令 $Z\ge1$ 满足 $P(Z>x)=x^{-0.8}$（$x\ge1$），再独立选择等概率正负号 $\varepsilon$。虽然 $\varepsilon Z$ 的分布对称，但其正负部分期望都无穷，不能凭对称性写 $E[\varepsilon Z]=0$。

一般条件期望 [[QT11|$E[X\mid\mathcal G]$ 的定义与投影]] 在主篇中使用 $X\in L^1$；谈有限均方误差时还需更强的 $E[X^2]<\infty$。不能把“期望存在”和“方差有限”当作同一条件。

<a id="qt10-limits"></a>
## 两张极限条件卡

**单调收敛定理。** 在任意测度空间上，若可测函数满足 $0\le f_n\uparrow f$，则 $\int f_n\,d\mu\uparrow\int f\,d\mu$，允许极限为无穷。a.e. 版本可先在共同可测零测集上修正。非负性和单调性都是这里的条件。[^mct]

**控制收敛定理（DCT）。** 若 $f,f_1,f_2,\ldots$ 均为实值可测函数，$f_n\to f$ a.e.，且存在**同一个非负可积函数** $g$，使对所有 $n$ 都有 $|f_n|\le g$ a.e.，则 $f$ 与各 $f_n$ 可积，而且
$$
\int |f_n-f|\,d\mu\longrightarrow0,\qquad
\int f_n\,d\mu\longrightarrow\int f\,d\mu.
$$
每个 $f_n$ 各自有界或各自可积都不够；支配函数必须统一，并且本身可积。Dembo 的证明先由 $|f_n|\le g$ 与 a.e. 收敛得到 $|f|\le g$，再对 $|f_n-f|\le2g$ 使用反向 Fatou 不等式，得到 $\int|f_n-f|\,d\mu\to0$；于是 $|\int f_n\,d\mu-\int f\,d\mu|\le\int|f_n-f|\,d\mu\to0$。相关证明见原文 pp.42–43。[^dct]

最容易误用的反例是在 $(0,1)$ 的 Lebesgue 概率空间上取
$$
f_n(x)=n\,1_{(0,1/n)}(x).
$$
每个固定 $x>0$ 最终都会在支撑外，因此 $f_n(x)\to0$；但每项积分都是 $n(1/n)=1$。这里不能交换极限与积分。

| $n$ | 高度 | 支撑长度 | 积分 | $f_n(0.02)$ |
|---:|---:|---:|---:|---:|
| $2$ | $2$ | $1/2$ | $1$ | $2$ |
| $10$ | $10$ | $1/10$ | $1$ | $10$ |
| $100$ | $100$ | $1/100$ | $1$ | $0$ |

质量挤到越来越窄的区间，不会因为每个固定点最终归零就自动消失。这个例子既不满足递增条件，也不存在统一可积支配，否则 DCT 会与积分恒为 $1$ 矛盾。

<a id="qt10-tail"></a>
## 截断平均不能证明原期望有限

取无量纲的 Pareto 教学模型：$Z\ge1$，$P(Z>x)=x^{-\alpha}$，$x\ge1$、$\alpha>0$。直接积分密度 $\alpha x^{-\alpha-1}$ 得到
$$
E[Z^q]=\alpha\int_1^\infty x^{q-\alpha-1}\,dx
=\frac{\alpha}{\alpha-q}\quad(0<q<\alpha);
$$
$q\ge\alpha$ 时该积分发散。

| $\alpha$ | $E[Z]$ | $E[Z^2]$ |
|---:|---:|---:|
| $0.8$ | $+\infty$ | $+\infty$ |
| $1.5$ | $3$ | $+\infty$ |
| $3$ | $3/2$ | $3$ |

若显示的是封顶变量 $\min(Z,b)$，其中 $b\ge1$，则计算结果为
$$
E[\min(Z,b)]
=1+\int_1^b x^{-\alpha}\,dx
=\begin{cases}
1+\dfrac{b^{1-\alpha}-1}{1-\alpha},&\alpha\ne1,\\[2mm]
1+\log b,&\alpha=1.
\end{cases}
$$
积分式也可直接从封顶分布的密度部分与 $b$ 处的点质量相加得到。

默认 $\alpha=1.5,b=100$ 时，封顶平均为 $2.8$，低于完整均值 $3$。它不等于“超出 $b$ 的值全部删为零”后的平均：后者是
$$
E[Z1_{\{Z\le b\}}]=E[\min(Z,b)]-bP(Z>b)=2.8-0.1=2.7.
$$

<div data-experiment-slot="EXP-QTB-INTEGRAL-01"></div>

保持 $\alpha=1.5$，取 $b=10,100,1000$，封顶平均依次约为 $2.368$、$2.800$、$2.937$。精确值仍由上式直接计算。若改成 $\alpha=0.8$，任何有限 $b$ 的封顶平均仍然有限，但不能因此说未封顶的均值存在于有限实数中。

积分面板还给出一个独立的简单函数例：在 $U\sim\mathrm{Unif}[0,1)$ 上，$s_n=2^{-n}\lfloor2^nU\rfloor\uparrow U$，其平均为 $(1-2^{-n})/2$。$n=1,2,4,8$ 时依次为 $0.25,0.375,0.46875,0.498046875$。这是从下方逼近一个固定可积函数，和不断挤向零点的尖峰序列不同。

<a id="qt10-tests"></a>
## 自检与解析

**题 1。** $\alpha=1.5$ 时，$Z$ 可积吗？$Z-3$ 的平方可积吗？有限样本中没有观察到极端值，能否改变答案？

**解析。** $E[Z]=3<\infty$，所以 $Z\in L^1$。但 $E[(Z-3)^2]=\infty$：在 $Z>6$ 时，$(Z-3)^2\ge Z^2/4$，而这部分二阶矩发散。矩是否存在是给定模型的性质，有限样本没有出现极端值不能证明总体二阶矩有限。

**题 2。** 有人说“$f_n(x)\to0$ 且每个 $\int|f_n|=1$，所以可由 DCT 推出 $\int f_n\to0$”。错误在哪一步？

**解析。** 各项 $L^1$ 范数一致有界，不等于存在统一可积的点态支配函数。尖峰例恰好满足前者而不满足后者。DCT 的缺口不能用一组相同的积分值补上。

**题 3。** 某函数的正部期望无穷、负部期望为 $2$。可以说它“没有任何期望”吗？能否使用本篇所指的 $L^1$ 条件期望定理？

**解析。** 它有扩展期望 $+\infty$，但没有有限期望，且不属于 $L^1$，所以不能直接套用该定理。非负扩展条件期望可以另行定义，但不能据此把有符号的 $\infty-\infty$ 运算合法化。

[^integral]: Amir Dembo, *Probability Theory: STAT310/MATH230*，2021-04-15 版，Definition 1.3.1 Step 1–3（p.31）定义指示函数、简单函数与非负积分；Lemma 1.3.3（p.32）说明简单函数积分与表示无关并给出线性、单调性。[作者公开讲义](https://adembo.su.domains/stat-310b/lnotes.pdf)。
[^signed]: 同版，Definition 1.3.1 Step 4（p.31）用正负部分定义有符号积分，并规定至少一侧有限时才能作差；Definition 1.3.2（p.32）把 $E|X|<\infty$ 定义为可积/有限期望。本文重尾例由所给密度直接计算。
[^mct]: 同版，Theorem 1.3.4，p.33；完整证明 p.41。
[^dct]: 同版，Fatou Lemma 1.3.33 与 Dominated Convergence Theorem 1.3.34，pp.42–43，包含完整证明。尖峰例是对“仅有点态收敛”的直接反例。


## Experiment inputs and static equivalents
```json
[
  {
    "id": "EXP-QTB-INTEGRAL-01",
    "title": "积分、封顶与极限条件",
    "anchor": "qt10-tail",
    "description": "下面三个模型各自固定：Pareto 封顶、尖峰序列、Uniform 简单函数。它们各自独立，不使用四状态概率。",
    "inputs": {
      "identity": "确定的积分教学模型，非金融样本或模拟",
      "shared_file": "shared_inputs.json",
      "paths": [
        "defaults.integration",
        "named_cases.cap_grid",
        "named_cases.alpha_grid",
        "named_cases.integration_spike_grid",
        "named_cases.dyadic_grid"
      ],
      "values": {
        "shared_case": null,
        "defaults": {
          "events": {
            "event": "T",
            "given": "H"
          },
          "conditional": {
            "partition": "signal"
          },
          "measurable": {
            "partition": "signal",
            "candidate": [
              0,
              1,
              2,
              2
            ]
          },
          "projection": {
            "partition": "signal",
            "candidate_usd": [
              0,
              0,
              10000,
              10000
            ],
            "outer_partition": "trivial"
          },
          "rn": {
            "partition": "signal",
            "shift_usd": 15000
          },
          "integration": {
            "pareto_alpha": 1.5,
            "cap": 100,
            "spike_n": 10,
            "probe_x": 0.02,
            "dyadic_n": 4
          }
        }
      }
    },
    "outputs": {
      "pareto": {
        "alpha": 1.5,
        "cap": 100,
        "mean": 3,
        "mean_finite": true,
        "second_moment": null,
        "second_moment_finite": false,
        "capped_mean": 2.8,
        "omitted_tail_mean": 2.6999999999999997,
        "boundary_contribution": 0.09999999999999998
      },
      "spike": {
        "n": 10,
        "x": 0.02,
        "height": 10,
        "width": 0.1,
        "area": 1,
        "value": 10,
        "pointwise_limit": 0
      },
      "dyadic": {
        "n": 4,
        "step": 0.0625,
        "integral": 0.46875,
        "limit_integral": 0.5
      }
    },
    "algorithm": "Pareto：封顶均值用积分解析式，alpha=1 用对数；非有限矩输出 finite=false,value=null。尖峰按 x<1/n 判值，面积恒1；Uniform简单函数积分(1−2^-n)/2。",
    "units": {
      "probabilities": "dimensionless",
      "settlement_points": "index points (contract-defined settlement value)",
      "payoff": "USD / one contract",
      "expectation": "USD",
      "mse": "USD^2",
      "pareto": "dimensionless pedagogical variable, support [1,infinity)",
      "spike": "dimensionless on (0,1) with Lebesgue probability"
    },
    "boundaries": [
      "alpha>0,b≥1；非有限原矩不与 finite cap 混同",
      "n为正整数，0<x<1；支撑端点严格开区间",
      "二进层数1–20；解析模型不称随机模拟"
    ],
    "static_equivalent": {
      "body_anchor": "qt10-tail",
      "default_table_html": "<div class=\"table-wrap\"><table><thead><tr><th>α</th><th>b</th><th>完整均值</th><th>封顶均值</th><th>超阈值置零均值</th></tr></thead><tbody><tr><td>1.5</td><td>100</td><td>3</td><td>2.8</td><td>2.7</td></tr></tbody></table></div><div class=\"table-wrap\"><table><thead><tr><th>n</th><th>尖峰高度</th><th>支撑长度</th><th>积分</th><th>fₙ(0.02)</th></tr></thead><tbody><tr><td>2</td><td>2</td><td>1/2</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>10</td><td>10</td><td>1/10</td><td>1</td><td>10</td></tr><tr><td>100</td><td>100</td><td>1/100</td><td>1</td><td>0</td></tr></tbody></table></div><p>二进简单函数：n=4 时积分 0.46875，极限 0.5。尖峰的逐点极限为零，但各项积分恒为一。</p>",
      "scope": "默认及正文列明的迁移算例，不依赖点击状态"
    },
    "execution": {
      "status": "executed",
      "runtime": "Chromium 144.0.7559.96 JavaScript in author sandbox",
      "independent_check": "Python Fraction 的共同四状态精确结果；其余边界见验证报告"
    },
    "source_ids": [
      "QTB-DEMBO-2021"
    ]
  }
]
```

## Sources
- [Probability Theory: STAT310/MATH230](https://adembo.su.domains/stat-310b/lnotes.pdf): 定义与条件的公开依据。采用 L1 条件期望及 RN 构造、塔式性质和 L2 投影；正文把指示函数到有界函数再到 L2 检验函数的延伸逐步写出。一般 RN 证明单元保留其 Hahn 分解依赖，未声称重新证明全部测度论。

## Content relations
```json
[
  {
    "from": "zh-qt10",
    "relation": "part_of",
    "to": "quant-foundations",
    "reason": "主要 topic 归属"
  },
  {
    "from": "zh-qt10",
    "relation": "supported_by",
    "to": "QTB-DEMBO-2021",
    "reason": "支持本篇采用的定义、条件或真实产品条款",
    "locator": "Definition 1.3.1 Step 1–4 p.31；Definition 1.3.2、Lemma 1.3.3 p.32；Theorem 1.3.4 p.33/证明 p.41；Lemma 1.3.33、Theorem 1.3.34 pp.42–43",
    "scope": "定义与条件的公开依据。采用 L1 条件期望及 RN 构造、塔式性质和 L2 投影；正文把指示函数到有界函数再到 L2 检验函数的延伸逐步写出。一般 RN 证明单元保留其 Hahn 分解依赖，未声称重新证明全部测度论。"
  },
  {
    "from": "qt10-tail",
    "relation": "illustrated_by",
    "to": "EXP-QTB-INTEGRAL-01",
    "reason": "下面三个模型各自固定：Pareto 封顶、尖峰序列、Uniform 简单函数。它们各自独立，不使用四状态概率。"
  },
  {
    "from": "zh-qt10",
    "relation": "requires",
    "to": "zh-qt09",
    "reason": "积分对象须先具备可测空间与函数的语言",
    "required_competence": "能识别可测函数、事件及概率测度；可在 QT09 就地查询"
  }
]
```

## Related entries
