Can you summarize the following document?
        
  機率空間("Ω", "F", "P")是一個總測度為1的測度空間(即"P"("Ω")=1).  第一項"Ω"是一個非空集合,有時稱作“樣本空間”。Ω 的集合元素稱作“樣本輸出”,可寫作ω。  第二項"F"是樣本空間"Ω"的冪集的一個非空子集。"F"的集合元素稱為事件Σ。事件Σ是樣本空間"Ω"的子集。集合"F"必須是一個σ-代數:  ("Ω", "F")合起來稱為可測空間。事件就是樣本輸出的集合,在此集合上可定義其機率。  第三項"P"稱為"機率",或者"機率測度"。這是一個從集合"F"到實數域"R"的函式,formula_1。每個事件都被此函式賦予一個0和1之間的"機率值"。  機率測度經常以黑體表示,例如formula_2或formula_3,也可用符號"Pr"來表示。

  離散機率理論僅需要可數集的樣本空間 formula_4。 機率指的是由機率質量函式formula_5求得formula_4上的使得formula_7的點。formula_4 全部的子集合可視為隨機事件(也就是formula_9為冪集)。機率測度可簡寫為formula_10  使用σ-代數formula_9能夠完整描述樣本空間。一般來說,σ-代數相當於一個有限或可數的集合劃分formula_12,事件A的一般型formula_13 且formula_14  formula_15是被定義允許的情況但極少使用,因為如此的formula_16可以安全的從樣本空間中移除。

  如果Ω不可數,存在某些"ω"使得"p"("ω") ≠ 0 的情況仍然存在,那些ω稱為原子。他們大部分都是可數的集合(有可能為空集合),其可能性為所有原子機率的和。如果這個和等於1,那麼其他的點可以安全地從樣本空間中移除,迴歸離散模式。反之,如果和少與1(有可能為零)那麼機率空間分解成為離散(原子)部分(可能為零),以及非原子部分。

  若樣本空間是關於一個機會均等的拋硬幣動作,則樣本輸出為“正面”或“反面”。事件為:

  

  隨機變數是一個從Ω對映到另一個集合(通常是實數域"R")的函式。 它必須是一個可測函式。比如說,若"X"是一個實隨機變數,則使"X"為正的樣本輸出的集合{ω∈Ω:"X"(ω)>0}是一個事件。  為簡便起見,{ω∈Ω:"X"(ω)>0}經常只寫作{"X">0}。"P"({"X">0})更被簡化為"P"("X">0)。

  若"P"("A"∩"B")="P"("A")"P"("B"),則"A"和"B"兩個事件是獨立的。  若任何與隨機變數"X"有關的事件和任何與隨機變數"Y"有關的事件獨立,則"X"和"Y"兩個隨機變數是獨立的。 獨立這個概念是機率論和測度論分道揚鑣的地方。

  若"P"("A"∩"B")=0,則稱"A"和"B"兩個事件互斥或"不相交"(這個性質要比"A"∩"B"=∅弱一些,後者是集合不相交的定義)。  若兩個事件"A"和"B"不相交,則"P"("A"∪"B")="P"("A")+"P"("B")。這個性質可以擴充套件到由(有限個或者可數無限個)事件組成的事件序列。 但不可數無限個事件組成的事件集合對應的機率與集合元素對應機率之和未必相等,例如若"Z"是正態分佈的隨機變數,則對任意"x"有"P"("Z"="x")=0,但是"P"("Z"是實數)=1。  事件"A"∩"B"的意思是"A並且B";事件"A"∪"B"的意思是"A或者B".
機率空間是機率論的基礎。機率的嚴格定義基於這個概念。