我有以下矩阵方程。但是，该方程不能完美地适合一行。矩阵正好越过边缘，但也没有从左侧的 0cm 开始。有人知道如何使矩阵适合方程吗？
以下是简短的 MWE：
\documentclass[a4paper]{scrartcl}
\usepackage[ngerman]{babel}
\usepackage{amssymb}
\usepackage{amsthm}
\usepackage{mathtools}
\usepackage[paper=a4paper,left=40mm,right=30mm,top=30mm,bottom=35mm]{geometry}
\begin{document}
\noindent Dem ..... zu Folge, kann jede der $k$ Dimensionen aus Gleichung () einzeln regressiert werden. Bei Annahme zentrierter Daten ergibt sich
\begin{flalign*}
&\begin{bmatrix}
y_{p+1,i} \\
y_{p+2,i} \\
\vdots \\
\vdots \\
y_{T,i}
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
y_{p,1} & \cdots & y_{p,k} & \cdots & \cdots & y_{1,1} & \cdots & y_{1,k} \\
y_{p+1,1} & \cdots & y_{p+1,k} & \cdots & \cdots & y_{2,1} & \cdots & y_{2,k} \\
\vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\
\vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\
y_{T-1,1} & \cdots & y_{T-1,k} & \cdots & \cdots & y_{T-p,1} & \cdots & y_{T-p,k}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
\Phi_{1,1,i} \\
\Phi_{1,2,i} \\
\vdots \\
\vdots \\
\Phi_{p,k,i}
\end{bmatrix} +
\begin{bmatrix}
\varepsilon_{p+1,i} \\
\varepsilon_{p+2,i} \\
\vdots \\
\vdots \\
\varepsilon_{T,i}
\end{bmatrix}, &
\end{flalign*}
für $i=1,\dots,k$. Mit $\mathbb{Z}$ als Lagmatrix gilt für die $i$-te Dimension äquivalent
\end{document}
答案1
flalign*一开始不要使用；使用 justequation*会减少溢出量。使用时，flalign*我得到的溢出量为 30.88466pt，equation*使用时为 14.19312pt。
接下来，您可以避免使用双列和双行点，并且如果愿意，可以减少列之间的填充量。在本地执行此操作，这样只有大矩阵会受到影响。
不减少的话，\arraycolsep溢出部分只有 1.93335pt，也可以通过插入\!\!大矩阵后解决。但是减少\arraycolsep2pt 会使显示更短更好。
我还添加了一个降低下标的技巧（添加一个空的上标），这改善了大写字母下标的外观。
\documentclass[a4paper]{scrartcl}
\usepackage[T1]{fontenc} % mandatory for German
\usepackage[ngerman]{babel}
\usepackage{amssymb}
\usepackage{amsthm}
\usepackage{mathtools}
\usepackage[paper=a4paper,left=40mm,right=30mm,top=30mm,bottom=35mm]{geometry}
\newcommand{\evdots}{\hspace*{0.25em}\vdots\hspace*{0.25em}}
\begin{document}
\noindent Dem ..... zu Folge, kann jede der $k$ Dimensionen aus Gleichung () einzeln regressiert werden. Bei Annahme zentrierter Daten ergibt sich
\begin{equation*}
\begin{bmatrix}
y^{}_{p+1,i} \\
y^{}_{p+2,i} \\
\vdots \\
y^{}_{T,i}
\end{bmatrix} =
\begingroup\addtolength{\arraycolsep}{-2pt}
\begin{bmatrix}
y^{}_{p,1} & \dots & y^{}_{p,k} & \hdotsfor{2} & y^{}_{1,1} & \dots & y^{}_{1,k} \\
y^{}_{p+1,1} & \dots & y^{}_{p+1,k} & \hdotsfor{2} & y^{}_{2,1} & \dots & y^{}_{2,k} \\
\vdots & \vdots & \vdots & \evdots & \evdots & \vdots & \vdots & \vdots \\
y^{}_{T-1,1} & \dots & y^{}_{T-1,k} & \hdotsfor{2} & y^{}_{T-p,1} & \dots & y^{}_{T-p,k}
\end{bmatrix}
\endgroup
\begin{bmatrix}
\Phi_{1,1,i} \\
\Phi_{1,2,i} \\
\vdots \\
\Phi_{p,k,i}
\end{bmatrix} +
\begin{bmatrix}
\varepsilon^{}_{p+1,i} \\
\varepsilon^{}_{p+2,i} \\
\vdots \\
\varepsilon^{}_{T,i}
\end{bmatrix},
\end{equation*}
für $i=1,\dots,k$. Mit $\mathbb{Z}$ als Lagmatrix gilt für die $i$-te Dimension äquivalent
\end{document}
答案2
您只需使用\arraycolsep（本地）的值即可：将其设置为 4pt 而不是 5 就足够了。我借此机会对您的矩阵进行了一些改进（至少从我的角度来看）：
\documentclass[a4paper]{scrartcl}
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage[ngerman]{babel}
\usepackage{amssymb}
\usepackage{amsthm}
\usepackage{mathtools}
\usepackage[paper=a4paper,left=40mm,right=30mm,top=30mm,bottom=35mm, showframe]{geometry}
\begin{document}
\noindent Dem ..... zu Folge, kann jede der $k$ Dimensionen aus Gleichung () einzeln regressiert werden. Bei Annahme zentrierter Daten ergibt sich
\begin{equation*}
\setlength{\arraycolsep}{4pt}
\begin{bmatrix}
y_{p+1,i} \\
y_{p+2,i} \\
\vdots \\[-1.5ex]
\vdots \\[-1ex]
y_{T,i}
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
y_{p,1} & \cdots & y_{p,k} & \hdotsfor{2} & y_{1,1} & \cdots & y_{1,k} \\
y_{p+1,1} & \cdots & y_{p+1,k} & \hdotsfor{2} & y_{2,1} & \cdots & y_{2,k} \\
\vdots & \vdots & \vdots & \multicolumn{2}{c}{\vdots} & \vdots & \vdots & \vdots \\[-1.5ex]
\vdots & \vdots & \vdots & \multicolumn{2}{c}{\vdots} & \vdots & \vdots & \vdots \\[-1ex]
y_{T-1,1} & \cdots & y_{T-1,k} & \multicolumn{2}{c}{\ldots\ldots} & y_{T-p,1} & \cdots & y_{T-p,k}
\end{bmatrix}%
\begin{bmatrix}
\Phi_{1,1,i} \\
\Phi_{1,2,i} \\
\vdots \\[-1.5ex]
\vdots \\[-1ex]
\Phi_{p,k,i}
\end{bmatrix} +
\begin{bmatrix}
\varepsilon_{p+1,i} \\
\varepsilon_{p+2,i} \\
\vdots \\[-1.5ex]
\vdots \\[-1ex]
\varepsilon_{T,i}
\end{bmatrix},
\end{equation*}
für $i=1,\dots,k$. Mit $\mathbb{Z}$ als Lagmatrix gilt für die $i$-te Dimension äquivalent
\end{document}
