awhecmu/canonical-drafter-extract-mathlib huggingface dataset:
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
x : ℝ
hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)
⊢ ‖x • z‖ < δ
have simp : |x| < δ
Tactic: simp only [norm_smul, Real.norm_eq_abs, mul_one, hz]
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
x : ℝ
hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)
⊢ 2 * r⁻¹ < δ
have rw : (δ / 2)⁻¹ < r
Tactic: rw [← lt_div_iff₀' (by positivity), inv_lt_comm₀ hr (by positivity)]
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
x : ℝ
hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)
⊢ (δ / 2)⁻¹ < r
have refine : (δ / 2)⁻¹ < 4 * δ⁻¹
Tactic: refine lt_of_lt_of_le ?_ hrδ
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
x : ℝ
hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)
⊢ (δ / 2)⁻¹ < 4 * δ⁻¹
have field_simp : LT.lt (α := ℝ) 2 4
Tactic: field_simp
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
x : ℝ
hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)
⊢ |x| < δ
have calc : |x| ≤ 2 * r⁻¹
Tactic: calc |x|
    _ ≤ 2 * r⁻¹ := by grind
    _ < δ := by
      rw [← lt_div_iff₀' (by positivity), inv_lt_comm₀ hr (by positivity)]
      refine lt_of_lt_of_le ?_ hrδ
      field_simp
      norm_num
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
x : ℝ
hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)
calc : |x| ≤ 2 * r⁻¹
⊢ |x| < δ
have calc₁ : 2 * r⁻¹ < δ
Tactic: calc |x|
    _ ≤ 2 * r⁻¹ := by grind
    _ < δ := by
      rw [← lt_div_iff₀' (by positivity), inv_lt_comm₀ hr (by positivity)]
      refine lt_of_lt_of_le ?_ hrδ
      field_simp
      norm_num
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (hypothesis)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
⊢ 2⁻¹ * |r| * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z)) < ε
have h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
Tactic: have h_le_Ioc x (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)) : ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4 := by
    refine (hδ_lt ?_).le
    simp only [norm_smul, Real.norm_eq_abs, mul_one, hz]
    calc |x|
    _ ≤ 2 * r⁻¹ := by grind
    _ < δ := by
      rw [← lt_div_iff₀' (by positivity), inv_lt_comm₀ hr (by positivity)]
      refine lt_of_lt_of_le ?_ hrδ
      field_simp
      norm_num
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
⊢ 2⁻¹ * |r| * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z)) < ε
have refine_1 : 2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z)) < ε
Tactic: rw [abs_of_nonneg hr.le]
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
⊢ 2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z)) ≤
    2⁻¹ * r * ∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ‖1 - f (t • z)‖
have h₁ : 0 ≤ 2⁻¹ * r
Tactic: grw [intervalIntegral.norm_integral_le_integral_norm hr']
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
h₁ : 0 ≤ 2⁻¹ * r
⊢ 2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z)) ≤
    2⁻¹ * r * ∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ‖1 - f (t • z)‖
have grw : 2⁻¹ * r * ∫ (x : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ‖1 - f (x • z)‖ ≤
  2⁻¹ * r * ∫ (x : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ‖1 - f (x • z)‖
Tactic: grw [intervalIntegral.norm_integral_le_integral_norm hr']
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
⊢ 2⁻¹ * r * ∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ‖1 - f (t • z)‖ ≤ 2⁻¹ * r * ∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ε / 4
have hbc : LE.le (α := ℝ) (∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ‖1 - f (t • z)‖) (∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ε / 4)
Tactic: gcongr
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
⊢ LE.le (α := ℝ) (∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ‖1 - f (t • z)‖) (∫ (t : ℝ) in -(2 * r⁻¹)..2 * r⁻¹, ε / 4)
have hbc : LE.le (α := ℝ)
  (@integral _ _ _ _ Real.measurableSpace (Measure.restrict volume (Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹))) fun (x : ℝ) ↦
    ‖1 - f (x • z)‖)
  (@integral _ _ _ _ Real.measurableSpace (Measure.restrict volume (Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹))) fun (x : ℝ) ↦
    ε / 4)
Tactic: rw [intervalIntegral.integral_of_le hr', intervalIntegral.integral_of_le hr']
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
⊢ Measurable f
have refine : Tendsto (fun (n : ℕ) (t : E) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 f)
Tactic: refine measurable_of_tendsto_metrizable (f := fun n t ↦ charFun (μ n) t) (by fun_prop) ?_
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (hypothesis)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
⊢ LE.le (α := ℝ)
    (@integral _ _ _ _ Real.measurableSpace (Measure.restrict volume (Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹))) fun (x : ℝ) ↦
      ‖1 - f (x • z)‖)
    (@integral _ _ _ _ Real.measurableSpace (Measure.restrict volume (Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹))) fun (x : ℝ) ↦
      ε / 4)
have hf_meas : Measurable f
Tactic: have hf_meas : Measurable f := by
      refine measurable_of_tendsto_metrizable (f := fun n t ↦ charFun (μ n) t) (by fun_prop) ?_
      rwa [tendsto_pi_nhds]
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
hf_meas : Measurable f
⊢ @Integrable ℝ _ _ _ Real.measurableSpace (fun (x : ℝ) ↦ ε / 4)
    (Measure.restrict volume (Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)))
have funProp : ‖ε / 4‖ₑ ≠ ∞
Tactic: fun_prop
-- Lean 4 proof step from Mathlib.MeasureTheory.Measure.LevyConvergence (goal)
Goal:
E : Type u_1
inst : NormedAddCommGroup E
inst_1 : InnerProductSpace ℝ E
inst_2 : FiniteDimensional ℝ E
inst_3 : MeasurableSpace E
inst_4 : BorelSpace E
μ : ℕ → Measure E
inst_5 : ∀ (i : ℕ), IsProbabilityMeasure (μ i)
f : E → ℂ
hf : ContinuousAt f 0
h : ∀ (t : E), Tendsto (fun (n : ℕ) ↦ charFun (μ n) t) atTop (𝓝 (f t))
z : E
hz : ‖z‖ = 1
h_le_4 :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z)) ≤ 4
h_le :
  ∀ (n : ℕ) (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|} ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - charFun (μ n) (t • z))
h_limsup_le :
  ∀ (r : ℝ) (hr : 0 < r),
    limsup (fun (n : ℕ) ↦ (μ n).real {x : E | r < |⟪z, x⟫|}) atTop ≤
      2⁻¹ * r * Norm.norm (E := ℂ) (∫ (t : ℝ) in -2 * r⁻¹..2 * r⁻¹, 1 - f (t • z))
ε : ℝ
hε : ε > 0
hf0 : f 0 = 1
hf_tendsto : ∀ (ε : ℝ), 0 < ε → ∃ (δ : ℝ), 0 < δ ∧ ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε
δ : ℝ
hδ : 0 < δ
hδ_lt : ∀ ⦃x : E⦄, ‖x‖ < δ → ‖1 - f x‖ < ε / 4
r : ℝ
hrδ : 4 * δ⁻¹ ≤ r
hr : 0 < r
hr' : -(2 * r⁻¹) ≤ 2 * r⁻¹
h_le_Ioc : ∀ (x : ℝ) (hx : x ∈ Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)), ‖1 - f (x • z)‖ ≤ ε / 4
hf_meas : Measurable f
⊢ LE.le (α := ℝ)
    (@integral _ _ _ _ Real.measurableSpace (Measure.restrict volume (Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹))) fun (x : ℝ) ↦
      ‖1 - f (x • z)‖)
    (@integral _ _ _ _ Real.measurableSpace (Measure.restrict volume (Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹))) fun (x : ℝ) ↦
      ε / 4)
have hbc : @Integrable ℝ _ _ _ Real.measurableSpace (fun (x : ℝ) ↦ ‖1 - f (x • z)‖)
  (Measure.restrict volume (Set.Ioc (-(2 * r⁻¹)) (2 * r⁻¹)))
Tactic: refine integral_mono_ae ?_ (by fun_prop) ?_