Правильная замена для eqnarray?

Правильная замена для eqnarray?

Я читал, что eqnarray больше не следует использовать, а также иногда я получаю результаты, в которых он выглядит некрасиво;

Я пытаюсь заменить его — однако, если у меня есть уравнение в несколько строк, eqnarray выглядит красиво:

 \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*}

Я получаю прекрасный результат, так как знаки = и $<=$ сначала находятся друг под другом, но также есть пробел перед знаком = и немного пробела после него; То же самое с <=: есть немного пробела перед ним и после него, что выглядит красиво;

Как мне это сделать с помощью пакета amsmath? Я пробовал align, но не смог сделать так, чтобы это выглядело так

решение1

У меня не возникло бы никаких сомнений, если бы меня попросили выбрать между версией eqnarrayи align(сравните с окончательным уравнением в одну линию).

\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}

введите описание изображения здесь

Можно ли получить (уродливые) большие пространства? Да, конечно.

\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}

Сравните еще раз.

введите описание изображения здесь

Связанный контент