eqnarray를 적절하게 대체할 수 있나요?

Question

나는 eqnarray가 더 이상 사용되어서는 안 된다는 것을 읽었으며 때로는 그것이 아름답지 않다는 결과를 얻습니다.

나는 그것을 바꾸려고 노력합니다. 그러나 여러 줄에 걸쳐 방정식을 작성하면 eqnarray가 아름답게 보입니다.

 \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*}

나는 =와 $<=$가 서로 아래에 먼저 있고 = 기호 앞에 공백이 있고 그 뒤에 공백이 있다는 아름다운 결과를 얻습니다. <=와 동일합니다. 앞뒤에 아름답게 보이는 공간이 있습니다.

amsmath 패키지로 어떻게 얻을 수 있나요? 정렬을 시도했지만 그렇게 보이게 만드는 데 실패했습니다.

Answer 1

eqnarray버전 과 버전 중에서 선택하라는 요청을 받으면 의심의 여지가 없습니다 align(최종 단일 행 방정식과 비교).

\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}

(못생긴) 큰 공간을 확보할 수 있나요? 물론이죠.

\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}

다시 비교해보세요.