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表の隣接する列のエントリ間のスペースをドットで埋める

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表の隣接する列のエントリ間のスペースをドットで埋める

表内の隣接する列のエントリ間のスペースをドットで埋めたいと思います。これまでの私のアプローチは、次のものを使用しています\dotfill& \dotfill。

\documentclass{article}
\usepackage{tabularx}
\usepackage{booktabs}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{mathtools}
\usepackage{bm}

\begin{document}
\begin{table}[]
\begin{tabular}{l@{}r}
\toprule
        Symbol & Description \\
\midrule
    $a$\dotfill&\dotfill scalar  \\
    $\bm{v}$\dotfill&\dotfill vector  \\
    $||\bm{v}||$\dotfill&\dotfill $l_2$ norm of vector $\bm{v}$ \\
    $\langle \bm{v} \bm{u} \rangle$\dotfill&\dotfill inner product of vectors $\bm{v}$ and $\bm{u}$ \\
    $\bm{A}$\dotfill&\dotfill matrix or higher order tensor  \\
    $\bm{A}^\top$\dotfill&\dotfill transpose of matrix $\bm{A}$  \\
    $\bm{A}^{-1}$\dotfill&\dotfill inverse of matrix $\bm{A}$\\
    $\bm{v_i}$\dotfill&\dotfill $i$th vector  \\
    $\bm{v}_i$\dotfill&\dotfill $i$th entry of vector $\bm{v}$  \\
    $\bm{A}_{ij}$\dotfill&\dotfill entry at height $i$ and width $j$ of matrix $\bm{A}$  \\
    $\bm{T}_{ijk}$\dotfill&\dotfill entry at height $i$, width $j$ and depth $k$ of order three tensor $\bm{T}$  \\
    $M$\dotfill&\dotfill set\\
    $\mathbf{X}$\dotfill&\dotfill random variable\\
    $x \sim \mathbf{X}$\dotfill&\dotfill $x$ is distribited according to $\mathbf{X}$\\
    $\Pr_\mathbf{X}(x)$\dotfill&\dotfill probability of event $\mathbf{X} = x$\\
    $\nabla f$\dotfill&\dotfill gradient of function $f$\\
    $\theta$\dotfill&\dotfill set of hyper parameters of a model\\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}
\end{document}

しかし、列区切りが配置されている点線に隙間があるため、これは完全には機能しません。

ここに画像の説明を入力してください

私は次のような類似の質問を調べてみました:

表内のスペースをドットで埋める

しかし、答えは私のテーブル構造に対して過度に複雑であるように思われます。

このような単純なテーブルには、もっと良い解決策があるでしょうか?

答え1

\dotfillさて、ドットの列の一部に見苦​​しい隙間ができるという問題を回避しながら使用する解決策があります。解決策は、全体を変換することです。tabular。このソリューションは、構造全体を 1 列に変換し、 の 17 個のインスタンスすべてを に置き換えること\dotfill&\dotfillにあります\dotfill。

次のコードでは、tabularx環境を採用し、その幅を に設定しています\textwidth。

ここに画像の説明を入力してください

\documentclass{article}
\usepackage{tabularx,booktabs,mathtools,bm}

\begin{document}
\begin{table}
\begin{tabularx}{\textwidth}{@{}X@{}}
\toprule
Symbol \hfill Description \\
\midrule
    $a$ \dotfill scalar  \\
    $\bm{v}$ \dotfill vector  \\
    $\lVert\bm{v}\rVert$ \dotfill $l_2$ norm of vector $\bm{v}$ \\
    $\langle \bm{v}, \bm{u} \rangle$ \dotfill inner product of vectors $\bm{v}$ and $\bm{u}$ \\
    $\bm{A}$ \dotfill matrix or higher order tensor  \\
    $\bm{A}^\top$ \dotfill transpose of matrix $\bm{A}$  \\
    $\bm{A}^{-1}$ \dotfill inverse of matrix $\bm{A}$\\
    $\bm{v_i}$ \dotfill $i$th vector  \\
    $\bm{v}_i$ \dotfill $i$th entry of vector $\bm{v}$  \\
    $\bm{A}_{ij}$ \dotfill entry at height $i$ and width $j$ of matrix $\bm{A}$  \\
    $\bm{T}_{ijk}$ \dotfill entry at height $i$, width $j$ and depth $k$ of order three tensor $\bm{T}$  \\
    $M$ \dotfill set\\
    $\mathbf{X}$ \dotfill random variable\\
    $x \sim \mathbf{X}$ \dotfill $x$ is distribited according to $\mathbf{X}$\\
    $\Pr_\mathbf{X}(x)$ \dotfill probability of event $\mathbf{X} = x$\\
    $\nabla f$ \dotfill gradient of function $f$\\
    $\theta$ \dotfill set of hyper parameters of a model\\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{table}
\end{document}

答え2

私自身の意見としては、スクリーンショットに表示されているレイアウトを真剣に受け止めるのは難しいと思います。これは、2 つの列のドットの間にわずかな隙間があるかどうかとは関係ありません。私にとって、ドットの増殖は、大声で「ママ、見て、たくさんのドットを一列にタイプセットする方法がわかったよ!」と叫んでいるのとほとんど同じです。あなたのお母さんは、愛情、賞賛、無条件のサポートを表現したくなるかもしれませんが、他の読者は一般的に、このような視覚的な表示を真剣に受け止めるのは難しいと感じています。

2 つの列の幅に差があり、最初の列が 2 番目の列よりもずっと狭いことを考慮すると、両方の列を左揃えにして、ディレクティブの使用を控えても問題ないと思います\hdotfill。視覚的に (意味のある) 興味を引くには、5 行ごとに少し余分な垂直方向の空白を追加することを検討してください。

ここに画像の説明を入力してください

\documentclass{article}
\usepackage{tabularx,booktabs,mathtools,bm}
\newcolumntype{L}{>{$}l<{$}}  % left aligned and automatic math mode

\begin{document}
\begin{table}[]
\centering
\begin{tabular}{@{}Ll@{}}
\toprule
        $Symbol$ & Description \\
\midrule
    a
        & scalar  \\
    \bm{v}
        & vector  \\
    \lVert\bm{v}\rVert
        & $l_2$ norm of vector $\bm{v}$ \\
    \langle \bm{v},\bm{u} \rangle
        & inner product of vectors $\bm{v}$ and $\bm{u}$ \\
    \bm{A}
        & matrix or higher order tensor  \\
\addlinespace
    \bm{A}^\top
        & transpose of matrix $\bm{A}$  \\
    \bm{A}^{-1}
        & inverse of matrix $\bm{A}$\\
    \bm{v_i}
        & $i$th vector  \\
    \bm{v}_i
        & $i$th entry of vector $\bm{v}$  \\
    \bm{A}_{ij}
        & entry at height $i$ and width $j$ of matrix $\bm{A}$  \\
\addlinespace
    \bm{T}_{ijk}
        & entry at height $i$, width $j$ and depth $k$ of order-three tensor $\bm{T}$  \\
    M 
        & set\\
    \mathbf{X}
        & random variable\\
    x\sim\mathbf{X}
        & $x$ is distributed according to $\mathbf{X}$\\
    \Pr_{\mathbf{X}}(x)
        & probability of event $\mathbf{X} = x$\\
\addlinespace
    \nabla f
        & gradient of function $f$\\
    \theta
        & set of hyperparameters of a model\\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}
\end{document}

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