我怎样才能将同一定理下的陈述对齐

Question

我有一个包含多个语句的定理，但语句没有以正确的方式对齐，如图所示

那么，我该如何改善这个问题呢？

\begin{theorem}

If A is an n × n symmetric matrix, then the following statements hold：

1.A has exactly n real eigenvalues counting for multiplicity.\\

2.The eigenvector corresponding to distinct eigen value are orthogonal.\\

3.A is orthogonal diagonalizable.\\
\end{theorem}

Answer 1

由于您可能有几个这样的定理，因此为它们定义一个合适的环境是明智的。

\documentclass{article}
\usepackage{amsmath,amsthm,enumitem}

\newtheorem{theorem}{Theorem}[section]

\newenvironment{statements}
 {\begin{enumerate}[label=\textup{\arabic*.},ref=\arabic*,nosep]}
 {\end{enumerate}}

\begin{document}

\section{Symmetric matrices}

\begin{theorem}
If $A$ is an $n\times n$ symmetric matrix, then the following statements hold:
\begin{statements}
\item $A$ has exactly $n$ real eigenvalues counting for multiplicity;

\item eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are orthogonal;

\item $A$ is orthogonally diagonalizable.
\end{statements}
\end{theorem}

\end{document}

这样，如果你改变了对排版的想法，你只需在一个地方进行操作，而不必在整个文档中反复操作。例如，更改nosep为noitemsep将产生

而nosep完全去除则会产生

一些文体上的评论。

1. 主要项目编号应为直立，而不是斜体。

2. 标点符号应保持一致。如果前言以冒号结尾，则各条目应以分号或逗号分隔。条目中的第一个单词是否大写是可选的，但必须在整个文档中保持一致。

3. 即使“A”是一个字母，你必须使用$A$或\(A\)因为它仍然是一个数学公式。

4. 如果写“特征向量”，请保持一致，并写“特征值”。

5. “特征向量”（在数学上）是错误的：相对于给定的特征值，矩阵总是具有无数个特征向量。

Answer 2

您应该使用enumerate嵌套在内部的环境theorem：

\documentclass[]{article}

\usepackage{amsthm}
\newtheorem{theorem}{Theorem}

\begin{document}
\begin{theorem}
  If $A$ is an $n\times n$ symmetric matrix, then the following statements hold:
  \begin{enumerate}
    \item $A$ has exactly $n$ real eigenvalues counting for multiplicity.
    \item The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are orthogonal.
    \item $A$ is orthogonal diagonalizable.
  \end{enumerate}
\end{theorem}
\end{document}

Answer 3

你可以做：

\begin{theorem}

If $A$ is an $n\times n$ symmetric matrix, then the following statements hold：
\begin{enumerate}
\item $A$ has exactly n real eigenvalues counting for multiplicity.
\item The eigenvector corresponding to distinct eigen value are orthogonal.
\item $A$ is orthogonal diagonalizable.
\end{enumerate}
\end{theorem}