Dzisiaj Teoria miary jest tematem o dużym znaczeniu i zainteresowaniu dużej liczby ludzi na całym świecie. Niezależnie od tego, czy ze względu na wpływ na społeczeństwo, wpływ na codzienne życie ludzi, czy też znaczenie w branży zawodowej, Teoria miary jest tematem, który nie pozostawia nikogo obojętnym. W tym artykule szczegółowo zbadamy różne aspekty i perspektywy związane z Teoria miary, analizując jego ewolucję w czasie, jego wpływ w różnych obszarach i możliwe przyszłe konsekwencje, jakie może mieć. Od swoich początków do chwili obecnej Teoria miary był przedmiotem debat i badań, a w poniższych wierszach postaramy się rzucić światło na ten ekscytujący temat.
Teoria miary, teoria miary i całki[potrzebny przypis] – dział analizy matematycznej zajmujący się własnościami ogólnie rozumianych miar zbiorów[1]. Teoria miary bada σ-algebry, funkcje mierzalne oraz całki.
Za początek tej dziedziny uważa się rok 1902, gdy Henri Lebesgue podał konstrukcję całki opartej na rozszerzeniu dotychczas stosowanego pojęcia miary[potrzebny przypis].
Najczęściej mierzy się podzbiory przestrzeni euklidesowych. Jednak niektórym „nieporządnym” podzbiorom przestrzeni euklidesowych (czy innych) nie można przypisać "miary" (tj. wielkości liczbowych) w spójny sposób. Klasycznym przykładem jest tzw. zbiór Vitalego. Dlatego przyjęto, iż miara musi być ograniczona do podzbiorów „porządnych”, tj. należących do tzw. przestrzeni mierzalnej określonej na danej przestrzeni. (Jeśli dana przestrzeń jest przestrzenią topologiczną, to zwykle wymaga się, by mierzalne były zbiory otwarte; wówczas do zbiorów mierzalnych należą m.in. zbiory borelowskie.)
Rozwój teorii miary pozostaje w ścisłym związku z rozwojem rachunku prawdopodobieństwa: w 1933 r. Kołmogorow sformułował aksjomatyczną definicję prawdopodobieństwa, zastępując klasyczną definicję Laplace'a i definicję częstościową Misesa (zob. prawdopodobieństwo). W interpretacji Kołmogorowa zdarzenia losowe są podzbiorami pewnej przestrzeni probabilistycznej, a prawdopodobieństwo jest miarą określoną na tej przestrzeni (miarą prawdopodobieństwa).