awhecmu/canonical-drafter-extract-mathlib huggingface dataset:
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
_mα : MeasurableSpace α
m1 m2 m : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
inst : IsZeroOrMarkovKernel κ
p1 p2 : Set (Set Ω)
h1 : m1 ≤ m
h2 : m2 ≤ m
hp1 : IsPiSystem p1
hp2 : IsPiSystem p2
hpm1 : m1 = generateFrom p1
hpm2 : m2 = generateFrom p2
hyp : IndepSets p1 p2 κ μ
h_1 : IsMarkovKernel κ
t1 t2 : Set Ω
ht2 : Membership.mem (γ := Set (Set Ω)) {s : Set Ω | MeasurableSet s} t2
f : ℕ → Set Ω
hf_disj : Pairwise (Function.onFun Disjoint f)
hf_meas : ∀ (i : ℕ), MeasurableSet (f i)
h :
  ∀ᵐ (a : α) ∂μ,
    ∀ (i : ℕ),
      (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
        HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
a : α
ha :
  ∀ (i : ℕ),
    (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
      HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
        ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
h₁ :
  ∀ (i : ℕ),
    (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (t2 ∩ f i) =
      HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
        ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
⊢ Eq (α := ℝ≥0∞) (∑' (i : ℕ), (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (t2 ∩ f i))
    (∑' (i : ℕ),
      HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
        ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞))

Tactic:
congr 1 with i
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
_mα : MeasurableSpace α
m1 m2 m : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
inst : IsZeroOrMarkovKernel κ
p1 p2 : Set (Set Ω)
h1 : m1 ≤ m
h2 : m2 ≤ m
hp1 : IsPiSystem p1
hp2 : IsPiSystem p2
hpm1 : m1 = generateFrom p1
hpm2 : m2 = generateFrom p2
hyp : IndepSets p1 p2 κ μ
h_1 : IsMarkovKernel κ
t1 t2 : Set Ω
ht2 : Membership.mem (γ := Set (Set Ω)) {s : Set Ω | MeasurableSet s} t2
f : ℕ → Set Ω
hf_disj : Pairwise (Function.onFun Disjoint f)
hf_meas : ∀ (i : ℕ), MeasurableSet (f i)
h :
  ∀ᵐ (a : α) ∂μ,
    ∀ (i : ℕ),
      (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
        HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
a : α
ha :
  ∀ (i : ℕ),
    (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
      HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
        ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
i : ℕ
h₁ :
  (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
    HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
      ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
h₂ h₃ :
  HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
      ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞) =
    HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
      ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
⊢ (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (t2 ∩ f i) =
    HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
      ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)

Tactic:
rw [Set.inter_comm t2, ha i]

Premises used: Set.inter_comm
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
_mα : MeasurableSpace α
m1 m2 m : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
inst : IsZeroOrMarkovKernel κ
p1 p2 : Set (Set Ω)
h1 : m1 ≤ m
h2 : m2 ≤ m
hp1 : IsPiSystem p1
hp2 : IsPiSystem p2
hpm1 : m1 = generateFrom p1
hpm2 : m2 = generateFrom p2
hyp : IndepSets p1 p2 κ μ
h_1 : IsMarkovKernel κ
t1 t2 : Set Ω
ht2 : Membership.mem (γ := Set (Set Ω)) {s : Set Ω | MeasurableSet s} t2
f : ℕ → Set Ω
hf_disj : Pairwise (Function.onFun Disjoint f)
hf_meas : ∀ (i : ℕ), MeasurableSet (f i)
h :
  ∀ᵐ (a : α) ∂μ,
    ∀ (i : ℕ),
      (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
        HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
a : α
ha :
  ∀ (i : ℕ),
    (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
      HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
        ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
i j : ℕ
hij : i ≠ j
h₁ : Disjoint (f i ∩ t2) (f j ∩ t2)
⊢ Function.onFun.{1, u_2 + 1, 1} (β := Set Ω) Disjoint (fun (i : ℕ) ↦ t2 ∩ f i) i j

Tactic:
rw [Function.onFun, Set.inter_comm t2, Set.inter_comm t2]

Premises used: Function.onFun, Set.inter_comm
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
_mα : MeasurableSpace α
m1 m2 m : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
inst : IsZeroOrMarkovKernel κ
p1 p2 : Set (Set Ω)
h1 : m1 ≤ m
h2 : m2 ≤ m
hp1 : IsPiSystem p1
hp2 : IsPiSystem p2
hpm1 : m1 = generateFrom p1
hpm2 : m2 = generateFrom p2
hyp : IndepSets p1 p2 κ μ
h_1 : IsMarkovKernel κ
t1 t2 : Set Ω
ht2 : Membership.mem (γ := Set (Set Ω)) {s : Set Ω | MeasurableSet s} t2
f : ℕ → Set Ω
hf_disj : Pairwise (Function.onFun Disjoint f)
hf_meas : ∀ (i : ℕ), MeasurableSet (f i)
h :
  ∀ᵐ (a : α) ∂μ,
    ∀ (i : ℕ),
      (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
        HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
a : α
ha :
  ∀ (i : ℕ),
    (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
      HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
        ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
i j : ℕ
hij : i ≠ j
⊢ Disjoint (f i ∩ t2) (f j ∩ t2)

Tactic:
Disjoint.inter_left _ (Disjoint.inter_right _ (hf_disj hij))

Premises used: Disjoint.inter_right, Disjoint.inter_left
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
_mα : MeasurableSpace α
m1 m2 m : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
inst : IsZeroOrMarkovKernel κ
p1 p2 : Set (Set Ω)
h1 : m1 ≤ m
h2 : m2 ≤ m
hp1 : IsPiSystem p1
hp2 : IsPiSystem p2
hpm1 : m1 = generateFrom p1
hpm2 : m2 = generateFrom p2
hyp : IndepSets p1 p2 κ μ
h_1 : IsMarkovKernel κ
t1 t2 : Set Ω
ht2 : Membership.mem (γ := Set (Set Ω)) {s : Set Ω | MeasurableSet s} t2
f : ℕ → Set Ω
hf_disj : Pairwise (Function.onFun Disjoint f)
hf_meas : ∀ (i : ℕ), MeasurableSet (f i)
h :
  ∀ᵐ (a : α) ∂μ,
    ∀ (i : ℕ),
      (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
        HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
a : α
ha :
  ∀ (i : ℕ),
    (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
      HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
        ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
i j : ℕ
hij : i ≠ j
⊢ Disjoint (f i ∩ t2) (f j ∩ t2)

Tactic:
exact Disjoint.inter_left _ (Disjoint.inter_right _ (hf_disj hij))

Premises used: Disjoint.inter_right, Disjoint.inter_left
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
_mα : MeasurableSpace α
m1 m2 m : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
inst : IsZeroOrMarkovKernel κ
p1 p2 : Set (Set Ω)
h1 : m1 ≤ m
h2 : m2 ≤ m
hp1 : IsPiSystem p1
hp2 : IsPiSystem p2
hpm1 : m1 = generateFrom p1
hpm2 : m2 = generateFrom p2
hyp : IndepSets p1 p2 κ μ
h_1 : IsMarkovKernel κ
t1 t2 : Set Ω
ht2 : Membership.mem (γ := Set (Set Ω)) {s : Set Ω | MeasurableSet s} t2
f : ℕ → Set Ω
hf_disj : Pairwise (Function.onFun Disjoint f)
hf_meas : ∀ (i : ℕ), MeasurableSet (f i)
h :
  ∀ᵐ (a : α) ∂μ,
    ∀ (i : ℕ),
      (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
        HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
a : α
ha :
  ∀ (i : ℕ),
    (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
      HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
        ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
⊢ ∀ (i : ℕ), MeasurableSet (t2 ∩ f i)

Tactic:
fun i ↦ (h2 _ ht2).inter (h1 _ (hf_meas i))

Premises used: MeasurableSet.inter
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
_mα : MeasurableSpace α
m1 m2 m : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
inst : IsZeroOrMarkovKernel κ
p1 p2 : Set (Set Ω)
h1 : m1 ≤ m
h2 : m2 ≤ m
hp1 : IsPiSystem p1
hp2 : IsPiSystem p2
hpm1 : m1 = generateFrom p1
hpm2 : m2 = generateFrom p2
hyp : IndepSets p1 p2 κ μ
h_1 : IsMarkovKernel κ
t1 t2 : Set Ω
ht2 : Membership.mem (γ := Set (Set Ω)) {s : Set Ω | MeasurableSet s} t2
f : ℕ → Set Ω
hf_disj : Pairwise (Function.onFun Disjoint f)
hf_meas : ∀ (i : ℕ), MeasurableSet (f i)
h :
  ∀ᵐ (a : α) ∂μ,
    ∀ (i : ℕ),
      (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
        HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
          ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
a : α
ha :
  ∀ (i : ℕ),
    (((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i ∩ t2) =
      HMul.hMul (α := ℝ≥0∞) (β := ℝ≥0∞) ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) (f i) : ℝ≥0∞)
        ((((κ : (a : α) → Measure Ω) a : Measure Ω) : (a : Set Ω) → ℝ≥0∞) t2 : ℝ≥0∞)
⊢ ∀ (i : ℕ), MeasurableSet (t2 ∩ f i)

Tactic:
exact fun i ↦ (h2 _ ht2).inter (h1 _ (hf_meas i))

Premises used: MeasurableSet.inter
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
inst : IsZeroOrMarkovKernel κ
p1 p2 : Set (Set Ω)
hp1m : ∀ s ∈ p1, MeasurableSet s
hp2m : ∀ s ∈ p2, MeasurableSet s
hp1 : IsPiSystem p1
hp2 : IsPiSystem p2
hyp : IndepSets p1 p2 κ μ
⊢ Indep (generateFrom p1) (generateFrom p2) κ μ

Tactic:
hyp.indep (generateFrom_le hp1m) (generateFrom_le hp2m) hp1 hp2 rfl rfl

Premises used: ProbabilityTheory.Kernel.IndepSets.indep, rfl, MeasurableSpace.generateFrom_le
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi_mem_union : i ∈ p1 ∪ p2
⊢ i ∈ p1 ∨ i ∈ p2

Tactic:
rw [Finset.mem_union] at hi_mem_union

Premises used: Finset.mem_union
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi_mem_union : i ∈ p1 ∨ i ∈ p2
inl : ∀ (hi1 : i ∈ p1), g i ∈ s i
inr : ∀ (hi2 : i ∈ p2), g i ∈ s i
⊢ g i ∈ s i

Tactic:
rcases hi_mem_union with hi1 | hi2
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi1 : i ∈ p1
⊢ i ∉ p2

Tactic:
have hi2 : i ∉ p2 := fun hip2 => Set.disjoint_left.mp hST (hp1 hi1) (hp2 hip2)
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi1 : i ∈ p1
hi2 : i ∉ p2
inl : f1 i ∈ s i
⊢ g i ∈ s i

Tactic:
simp_rw [g, if_pos hi1, if_neg hi2, Set.inter_univ]

Premises used: Set.inter_univ, if_pos, if_neg
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi1 : i ∈ p1
hi2 : i ∉ p2
⊢ f1 i ∈ s i

Tactic:
ht1_m i hi1
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi1 : i ∈ p1
hi2 : i ∉ p2
⊢ f1 i ∈ s i

Tactic:
exact ht1_m i hi1
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi2 : i ∈ p2
⊢ i ∉ p1

Tactic:
have hi1 : i ∉ p1 := fun hip1 => Set.disjoint_right.mp hST (hp2 hi2) (hp1 hip1)
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi2 : i ∈ p2
hi1 : i ∉ p1
inr : f2 i ∈ s i
⊢ g i ∈ s i

Tactic:
simp_rw [g, if_neg hi1, if_pos hi2, Set.univ_inter]

Premises used: Set.univ_inter, if_pos, if_neg
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi2 : i ∈ p2
hi1 : i ∉ p1
⊢ f2 i ∈ s i

Tactic:
ht2_m i hi2
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
i : ι
hi2 : i ∈ p2
hi1 : i ∉ p1
⊢ f2 i ∈ s i

Tactic:
exact ht2_m i hi2
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
⊢ ∀ i ∈ p1 ∪ p2, g i ∈ s i

Tactic:
have hgm : ∀ i ∈ p1 ∪ p2, g i ∈ s i := by
      intro i hi_mem_union
      rw [Finset.mem_union] at hi_mem_union
      rcases hi_mem_union with hi1 | hi2
      · have hi2 : i ∉ p2 := fun hip2 => Set.disjoint_left.mp hST (hp1 hi1) (hp2 hip2)
        simp_rw [g, if_pos hi1, if_neg hi2, Set.inter_univ]
        exact ht1_m i hi1
      · have hi1 : i ∉ p1 := fun hip1 => Set.disjoint_right.mp hST (hp2 hi2) (hp1 hip1)
        simp_rw [g, if_neg hi1, if_pos hi2, Set.univ_inter]
        exact ht2_m i hi2
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
hgm : ∀ i ∈ p1 ∪ p2, g i ∈ s i
h :
  ∀ (x : Ω),
    Membership.mem (γ := Set Ω) ((⋂ x ∈ p1, f1 x) ∩ ⋂ x ∈ p2, f2 x) x ↔
      Membership.mem (γ := Set Ω) (⋂ i ∈ p1 ∪ p2, (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ) x
⊢ Eq.{u_2 + 1} (α := Set Ω) ((⋂ x ∈ p1, f1 x) ∩ ⋂ x ∈ p2, f2 x)
    (⋂ i ∈ p1 ∪ p2, (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ)

Tactic:
ext1 x
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
hgm : ∀ i ∈ p1 ∪ p2, g i ∈ s i
x : Ω
h :
  ((∀ (i : ι) (i_1 : i ∈ p1), x ∈ f1 i) ∧ ∀ (i : ι) (i_1 : i ∈ p2), x ∈ f2 i) ↔
    ∀ (i : ι) (i_1 : i ∈ p1 ∨ i ∈ p2), (i ∈ p1 → x ∈ f1 i) ∧ (i ∈ p2 → x ∈ f2 i)
⊢ Membership.mem (γ := Set Ω) ((⋂ x ∈ p1, f1 x) ∩ ⋂ x ∈ p2, f2 x) x ↔
    Membership.mem (γ := Set Ω) (⋂ i ∈ p1 ∪ p2, (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ) x

Tactic:
simp only [Set.mem_ite_univ_right, Set.mem_inter_iff, Set.mem_iInter, Finset.mem_union]

Premises used: Set.mem_inter_iff, Set.mem_iInter, Finset.mem_union, Set.mem_ite_univ_right
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
hgm : ∀ i ∈ p1 ∪ p2, g i ∈ s i
x : Ω
⊢ ((∀ (i : ι) (i_1 : i ∈ p1), x ∈ f1 i) ∧ ∀ (i : ι) (i_1 : i ∈ p2), x ∈ f2 i) ↔
    ∀ (i : ι) (i_1 : i ∈ p1 ∨ i ∈ p2), (i ∈ p1 → x ∈ f1 i) ∧ (i ∈ p2 → x ∈ f2 i)

Tactic:
⟨fun h i _ => ⟨h.1 i, h.2 i⟩, fun h =>
          ⟨fun i hi => (h i (Or.inl hi)).1 hi, fun i hi => (h i (Or.inr hi)).2 hi⟩⟩

Premises used: And.right, And.left, And.intro, Iff.intro, Or.inl, Or.inr
-- Module: Mathlib.Probability.Independence.Kernel.Indep
Goal:
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
_mΩ : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μ : Measure α
s : ι → Set (Set Ω)
S T : Set ι
h_indep : iIndepSets s κ μ
hST : Disjoint S T
t1 t2 : Set Ω
p1 : Finset ι
hp1 : (↑p1 : Set ι) ⊆ S
f1 : ι → Set Ω
ht1_m : ∀ x ∈ p1, f1 x ∈ s x
ht1_eq : t1 = ⋂ x ∈ p1, f1 x
p2 : Finset ι
hp2 : (↑p2 : Set ι) ⊆ T
f2 : ι → Set Ω
ht2_m : ∀ x ∈ p2, f2 x ∈ s x
ht2_eq : t2 = ⋂ x ∈ p2, f2 x
g : (i : ι) → Set Ω := fun (i : ι) ↦ (if i ∈ p1 then f1 i else univ) ∩ if i ∈ p2 then f2 i else univ
hgm : ∀ i ∈ p1 ∪ p2, g i ∈ s i
x : Ω
⊢ ((∀ (i : ι) (i_1 : i ∈ p1), x ∈ f1 i) ∧ ∀ (i : ι) (i_1 : i ∈ p2), x ∈ f2 i) ↔
    ∀ (i : ι) (i_1 : i ∈ p1 ∨ i ∈ p2), (i ∈ p1 → x ∈ f1 i) ∧ (i ∈ p2 → x ∈ f2 i)

Tactic:
exact
        ⟨fun h i _ => ⟨h.1 i, h.2 i⟩, fun h =>
          ⟨fun i hi => (h i (Or.inl hi)).1 hi, fun i hi => (h i (Or.inr hi)).2 hi⟩⟩