eqnarray 的正確替代品？

Question

我讀到 eqnarray 不應該再使用了，而且有時我會因為它不漂亮而得到結果；

我嘗試替換它 - 但是如果我有一個多行方程， eqnarray 看起來很漂亮：

 \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*}

我得到了一個漂亮的結果，= 和 $<=$ 首先位於彼此下方，而且 = 符號之前有一個空格，之後有一些空格；和<=一樣：前後有一些空格，看起來很漂亮；

我怎麼才能用 amsmath 包得到它？我嘗試對齊但未能使其看起來像那樣

Answer 1

eqnarray如果被要求在和align版本之間進行選擇（與最終的單線方程式進行比較），我將毫無疑問。

\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}

你能得到（醜陋的）大空間嗎？是的當然。

\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}

再比較一下。