Theorem: ProbabilityTheory.kernel.indep_iSup_directed_limsup
File: Mathlib/Probability/Independence/ZeroOne.lean

tactic: apply indep_iSup_of_directed_le
state_before: α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
⊢ Indep (⨆ a, ⨆ n ∈ ns a, s n) (limsup s f) κ μα
state_after: case h_indep
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
⊢ ∀ (i : α), Indep (⨆ n ∈ ns i, s n) (limsup s f) κ μα

case h_le
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
⊢ ∀ (i : α), ⨆ n ∈ ns i, s n ≤ m0

case h_le'
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
⊢ limsup s f ≤ m0

case hm
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
⊢ Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n

tactic: exact fun a => indep_biSup_limsup h_le h_indep hf (hnsp a)
state_before: case h_indep
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
⊢ ∀ (i : α), Indep (⨆ n ∈ ns i, s n) (limsup s f) κ μα
state_after: no goals

tactic: exact fun a => iSup₂_le fun n _ => h_le n
state_before: case h_le
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
⊢ ∀ (i : α), ⨆ n ∈ ns i, s n ≤ m0
state_after: no goals

tactic: exact limsup_le_iSup.trans (iSup_le h_le)
state_before: case h_le'
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
⊢ limsup s f ≤ m0
state_after: no goals

tactic: intro a b
state_before: case hm
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
⊢ Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n
state_after: case hm
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
a b : α
⊢ ∃ z,
    (fun x x_1 => x ≤ x_1) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) a) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) z) ∧
      (fun x x_1 => x ≤ x_1) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) b) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) z)

tactic: obtain ⟨c, hc⟩ := hns a b
state_before: case hm
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
a b : α
⊢ ∃ z,
    (fun x x_1 => x ≤ x_1) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) a) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) z) ∧
      (fun x x_1 => x ≤ x_1) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) b) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) z)
state_after: case hm.intro
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
a b c : α
hc : (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns a) (ns c) ∧ (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns b) (ns c)
⊢ ∃ z,
    (fun x x_1 => x ≤ x_1) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) a) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) z) ∧
      (fun x x_1 => x ≤ x_1) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) b) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) z)

tactic: refine ⟨c, ?_, ?_⟩ <;> refine iSup_mono fun n => iSup_mono' fun hn => ⟨?_, le_rfl⟩
state_before: case hm.intro
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
a b c : α
hc : (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns a) (ns c) ∧ (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns b) (ns c)
⊢ ∃ z,
    (fun x x_1 => x ≤ x_1) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) a) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) z) ∧
      (fun x x_1 => x ≤ x_1) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) b) ((fun i => ⨆ n ∈ ns i, s n) z)
state_after: case hm.intro.refine_1
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
a b c : α
hc : (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns a) (ns c) ∧ (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns b) (ns c)
n : ι
hn : n ∈ ns a
⊢ n ∈ ns c

case hm.intro.refine_2
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
a b c : α
hc : (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns a) (ns c) ∧ (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns b) (ns c)
n : ι
hn : n ∈ ns b
⊢ n ∈ ns c

tactic: exact hc.1 hn
state_before: case hm.intro.refine_1
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
a b c : α
hc : (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns a) (ns c) ∧ (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns b) (ns c)
n : ι
hn : n ∈ ns a
⊢ n ∈ ns c
state_after: no goals

tactic: exact hc.2 hn
state_before: case hm.intro.refine_2
α✝ : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α✝
s : ι → MeasurableSpace Ω
m m0 : MeasurableSpace Ω
κ : ↥(kernel α✝ Ω)
μα : Measure α✝
μ : Measure Ω
inst✝¹ : IsMarkovKernel κ
inst✝ : IsProbabilityMeasure μ
α : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : α → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
h_indep : iIndep s κ μα
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x x_1 => x ≤ x_1) ns
hnsp : ∀ (a : α), p (ns a)
a b c : α
hc : (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns a) (ns c) ∧ (fun x x_1 => x ≤ x_1) (ns b) (ns c)
n : ι
hn : n ∈ ns b
⊢ n ∈ ns c
state_after: no goals