eqnarray 的适当替代品吗？

Question

我读到 eqnarray 不应再使用，而且有时我得到的结果并不美观；

我尝试替换它 - 但是如果我有一个多行等式，eqnarray 看起来很漂亮：

 \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*}

我得到了漂亮的结果，= 和 $<=$ 首先位于彼此下方，而且在 = 符号之前有一个空格，在它之后也有一些空格；<= 也是一样：在它之前和之后都有一些空格，看起来很漂亮；

我怎样才能用 amsmath 包得到这个？我试过对齐，但没能让它看起来像那样

Answer 1

eqnarray如果让我在和align版本之间做出选择（与最后的单线方程进行比较），我会毫不怀疑。

\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（丑陋的）大空间吗？当然可以。

\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。