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eqnarray の適切な代替品ですか?

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eqnarray の適切な代替品ですか?

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}

ここに画像の説明を入力してください

（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。

ここに画像の説明を入力してください

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