
eqnarray はもう使用すべきではないと読みましたが、美しくない結果が返されることもあります。
置き換えようとしましたが、数行にわたる方程式がある場合、eqnarray は美しく見えます。
\begin{eqnarray*}
\mathbb{P}\bigg( \big \vert \hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk} \big \vert \geq \epsilon \bigg) &=& \mathbb{P}\bigg( T \cdot \big \vert \hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk} \big \vert \geq T \epsilon \bigg) =\mathbb{P}\bigg( \big \vert f(X_1, \ldots, X_T)-\mathbb{E}f(X_1, \ldots,X_T) \big \vert \geq T \cdot \epsilon \bigg) \\
&\leq& 2\exp\left( \frac{2\epsilon^2}{Tc^2\big(1+2\sum_{k=1}^T\phi(k)\big)}\right)
\end{eqnarray*}
美しい結果が得られます。まず = と $<=$ が互いの下にあるだけでなく、= 記号の前にスペースがあり、その後にもスペースがあります。<= についても同様です。前後にスペースがあり、美しく見えます。
amsmathパッケージでそれを取得するにはどうすればよいですか? alignを試しましたが、そのように表示できませんでした
答え1
eqnarray
とバージョンのどちらかを選択するように求められた場合、私は迷うことはありませんalign
(最終的な 1 行の式と比較してください)。
\documentclass{article}
\usepackage{amsmath,amssymb}
\begin{document}
\begin{eqnarray*}
\mathbb{P}\bigg( \big \vert \hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk} \big \vert \geq \epsilon \bigg) &=& \mathbb{P}\bigg( T \cdot \big \vert \hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk} \big \vert \geq T \epsilon \bigg) =\mathbb{P}\bigg( \big \vert f(X_1, \ldots, X_T)-\mathbb{E}f(X_1, \ldots,X_T) \big \vert \geq T \cdot \epsilon \bigg) \\
&\leq& 2\exp\left( \frac{2\epsilon^2}{Tc^2\big(1+2\sum_{k=1}^T\phi(k)\big)}\right)
\end{eqnarray*}
\begin{align*}
\mathbb{P}(\lvert \hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk}\rvert \geq \epsilon)
&= \mathbb{P}(T\lvert\hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk}\rvert \geq T \epsilon ) \vphantom{\Bigg|} \\
&= \mathbb{P}(\lvert f(X_1, \dots, X_T)-\mathbb{E}f(X_1, \dots,X_T)\rvert \geq T\epsilon) \\
&\leq 2\exp\biggl(\frac{2\epsilon^2}{Tc^2\bigl(1+2\sum_{k=1}^T\phi(k)\bigr)}\biggr)
\end{align*}
\begin{equation*}
\mathbb{P}(\lvert \hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk}\rvert \geq \epsilon)
=\mathbb{P}(T\lvert\hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk}\rvert \geq T \epsilon)
\end{equation*}
\end{document}
(醜い)大きなスペースを確保できますか?はい、もちろんです。
\documentclass{article}
\usepackage{amsmath,amssymb}
\begin{document}
\begin{alignat*}{2}
\mathbb{P}(\lvert \hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk}\rvert \geq \epsilon)
&\quad=\quad
&& \mathbb{P}(T\lvert\hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk}\rvert \geq T \epsilon ) \vphantom{\Bigg|} \\
&\quad=\quad
&& \mathbb{P}(\lvert f(X_1, \dots, X_T)-\mathbb{E}f(X_1, \dots,X_T)\rvert \geq T\epsilon) \\
&\quad\leq\quad
&& 2\exp\biggl(\frac{2\epsilon^2}{Tc^2\bigl(1+2\sum_{k=1}^T\phi(k)\bigr)}\biggr)
\end{alignat*}
\begin{equation*}
\mathbb{P}(\lvert \hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk}\rvert \geq \epsilon)
=\mathbb{P}(T\lvert\hat{\tau}_{jk}-\tau_{jk}\rvert \geq T \epsilon)
\end{equation*}
\end{document}
もう一度比較してみましょう。