mathlib-initiative/mathlib-tactics huggingface dataset:
Module: Mathlib.Probability.Independence.Conditional

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
ι : Type u_2
m' mΩ : MeasurableSpace Ω
inst✝¹ : StandardBorelSpace Ω
hm' : m' ≤ mΩ
π : ι → Set (Set Ω)
hπ : ∀ (i : ι), ∀ s ∈ π i, MeasurableSet s
μ : Measure Ω
inst✝ : IsFiniteMeasure μ
h_eq' :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ i ∈ s, (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
h_eq✝ :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ᵐ (ω : Ω) ∂μ, ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h_inter_eq :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
s : Finset ι
f : ι → Set Ω
h : ∀ᵐ (a : Ω) ∂μ.trim hm', ((condExpKernel μ m') a) (⋂ i ∈ s, f i) = ∏ i ∈ s, ((condExpKernel μ m') a) (f i)
hf : ∀ i ∈ s, f i ∈ π i
h' : (fun x ↦ ((condExpKernel μ m') x) (⋂ i ∈ s, f i)) =ᵐ[μ] fun x ↦ ∏ i ∈ s, ((condExpKernel μ m') x) (f i)
ω : Ω
h_eq : ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
⊢ (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal = μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω →
    ((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i) = ∏ i ∈ s, ((condExpKernel μ m') ω) (f i) →
      μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω = (∏ i ∈ s, μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']) ω

Tactic:
h_inter_eq

Goal state after:
Ω : Type u_1
ι : Type u_2
m' mΩ : MeasurableSpace Ω
inst✝¹ : StandardBorelSpace Ω
hm' : m' ≤ mΩ
π : ι → Set (Set Ω)
hπ : ∀ (i : ι), ∀ s ∈ π i, MeasurableSet s
μ : Measure Ω
inst✝ : IsFiniteMeasure μ
h_eq' :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ i ∈ s, (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
h_eq✝ :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ᵐ (ω : Ω) ∂μ, ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h_inter_eq✝ :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
s : Finset ι
f : ι → Set Ω
h : ∀ᵐ (a : Ω) ∂μ.trim hm', ((condExpKernel μ m') a) (⋂ i ∈ s, f i) = ∏ i ∈ s, ((condExpKernel μ m') a) (f i)
hf : ∀ i ∈ s, f i ∈ π i
h' : (fun x ↦ ((condExpKernel μ m') x) (⋂ i ∈ s, f i)) =ᵐ[μ] fun x ↦ ∏ i ∈ s, ((condExpKernel μ m') x) (f i)
ω : Ω
h_eq : ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h_inter_eq : (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal = μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
⊢ ((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i) = ∏ i ∈ s, ((condExpKernel μ m') ω) (f i) →
    μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω = (∏ i ∈ s, μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']) ω
Module: Mathlib.Probability.Independence.Conditional

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
ι : Type u_2
m' mΩ : MeasurableSpace Ω
inst✝¹ : StandardBorelSpace Ω
hm' : m' ≤ mΩ
π : ι → Set (Set Ω)
hπ : ∀ (i : ι), ∀ s ∈ π i, MeasurableSet s
μ : Measure Ω
inst✝ : IsFiniteMeasure μ
h_eq' :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ i ∈ s, (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
h_eq✝ :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ᵐ (ω : Ω) ∂μ, ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h_inter_eq :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
s : Finset ι
f : ι → Set Ω
h : μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] =ᵐ[μ] ∏ i ∈ s, μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
hf : ∀ i ∈ s, f i ∈ π i
ω : Ω
h_eq : ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
⊢ (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal = μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω →
    μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω = (∏ i ∈ s, μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']) ω →
      ((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i) = ∏ i ∈ s, ((condExpKernel μ m') ω) (f i)

Tactic:
h_inter_eq

Goal state after:
Ω : Type u_1
ι : Type u_2
m' mΩ : MeasurableSpace Ω
inst✝¹ : StandardBorelSpace Ω
hm' : m' ≤ mΩ
π : ι → Set (Set Ω)
hπ : ∀ (i : ι), ∀ s ∈ π i, MeasurableSet s
μ : Measure Ω
inst✝ : IsFiniteMeasure μ
h_eq' :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ i ∈ s, (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
h_eq✝ :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ᵐ (ω : Ω) ∂μ, ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h_inter_eq✝ :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
s : Finset ι
f : ι → Set Ω
h : μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] =ᵐ[μ] ∏ i ∈ s, μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
hf : ∀ i ∈ s, f i ∈ π i
ω : Ω
h_eq : ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h_inter_eq : (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal = μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
⊢ μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω = (∏ i ∈ s, μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']) ω →
    ((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i) = ∏ i ∈ s, ((condExpKernel μ m') ω) (f i)
Module: Mathlib.Probability.Independence.Conditional

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
ι : Type u_2
m' mΩ : MeasurableSpace Ω
inst✝¹ : StandardBorelSpace Ω
hm' : m' ≤ mΩ
π : ι → Set (Set Ω)
hπ : ∀ (i : ι), ∀ s ∈ π i, MeasurableSet s
μ : Measure Ω
inst✝ : IsFiniteMeasure μ
h_eq' :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ i ∈ s, (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
h_eq✝ :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      ∀ᵐ (ω : Ω) ∂μ, ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h_inter_eq✝ :
  ∀ (s : Finset ι) (f : ι → Set Ω),
    (∀ i ∈ s, f i ∈ π i) →
      (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
s : Finset ι
f : ι → Set Ω
h✝ : μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] =ᵐ[μ] ∏ i ∈ s, μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']
hf : ∀ i ∈ s, f i ∈ π i
ω : Ω
h_eq : ∀ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal = μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h_inter_eq : (((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i)).toReal = μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h : μ[(⋂ i ∈ s, f i).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω = (∏ i ∈ s, μ[(f i).indicator fun ω ↦ 1 | m']) ω
h_ne_top : ((condExpKernel μ m') ω) (⋂ i ∈ s, f i) ≠ ∞
this : ∏ i ∈ s, ((condExpKernel μ m') ω) (f i) ≠ ∞
⊢ ∏ c ∈ s, μ[(f c).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω = ∏ i ∈ s, (((condExpKernel μ m') ω) (f i)).toReal

Tactic:
exact Finset.prod_congr rfl (fun i hi ↦ (h_eq i hi).symm)

Goal state after:
Module: Mathlib.Probability.Kernel.Category.SFinKer

Goal state before:
pp: W X Y Z : SFinKer
⊢ {
        hom :=
          { hom := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc ⋯, property := ⋯ },
                  inv := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc.symm ⋯, property := ⋯ }, hom_inv_id := ⋯,
                  inv_hom_id := ⋯ }.hom.hom ∥ₖ
            Kernel.id,
        property := ⋯ } ≫
      { hom := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc ⋯, property := ⋯ },
            inv := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc.symm ⋯, property := ⋯ }, hom_inv_id := ⋯,
            inv_hom_id := ⋯ }.hom ≫
        {
          hom :=
            Kernel.id ∥ₖ
              { hom := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc ⋯, property := ⋯ },
                    inv := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc.symm ⋯, property := ⋯ }, hom_inv_id := ⋯,
                    inv_hom_id := ⋯ }.hom.hom,
          property := ⋯ } =
    { hom := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc ⋯, property := ⋯ },
          inv := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc.symm ⋯, property := ⋯ }, hom_inv_id := ⋯,
          inv_hom_id := ⋯ }.hom ≫
      { hom := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc ⋯, property := ⋯ },
          inv := { hom := Kernel.deterministic ⇑prodAssoc.symm ⋯, property := ⋯ }, hom_inv_id := ⋯,
          inv_hom_id := ⋯ }.hom

Tactic:
by
    ext : 1; dsimp
    simp only [Kernel.id]
    repeat rw [Kernel.deterministic_parallelComp_deterministic (by fun_prop) (by fun_prop)]
    simp [Kernel.deterministic_comp_deterministic]
    rfl

Goal state after:
Module: Mathlib.Probability.Kernel.Representation

Goal state before:
pp: X : Type u_1
mX : MeasurableSpace X
κ : Kernel X ↑I
inst✝ : IsMarkovKernel κ
⊢ ∃ f, Measurable (uncurry f) ∧ ∀ (a : X), Measure.map (f a) volume = κ a

Tactic:
let f := fun s (t : I) ↦ sSup {x | (κ s).real (Icc 0 x) < t}

Goal state after:
X : Type u_1
mX : MeasurableSpace X
κ : Kernel X ↑I
inst✝ : IsMarkovKernel κ
f : X → ↑I → ↑I := fun s t ↦ sSup {x | (κ s).real (Icc 0 x) < ↑t}
⊢ ∃ f, Measurable (uncurry f) ∧ ∀ (a : X), Measure.map (f a) volume = κ a
Module: Mathlib.Probability.Martingale.OptionalSampling

Goal state before:
pp: case refine_1
Ω : Type u_1
E : Type u_2
m : MeasurableSpace Ω
μ : Measure Ω
inst✝¹³ : NormedAddCommGroup E
inst✝¹² : NormedSpace ℝ E
inst✝¹¹ : CompleteSpace E
ι : Type u_3
inst✝¹⁰ : LinearOrder ι
inst✝⁹ : LocallyFiniteOrder ι
inst✝⁸ : OrderBot ι
inst✝⁷ : TopologicalSpace ι
inst✝⁶ : DiscreteTopology ι
inst✝⁵ : MeasurableSpace ι
inst✝⁴ : BorelSpace ι
inst✝³ : MeasurableSpace E
inst✝² : BorelSpace E
inst✝¹ : SecondCountableTopology E
ℱ : Filtration ι m
τ σ : Ω → WithTop ι
f : ι → Ω → E
i : ι
h : Martingale f ℱ μ
hτ : IsStoppingTime ℱ τ
hσ : IsStoppingTime ℱ σ
inst✝ : SigmaFinite (μ.trim ⋯)
hτ_le : ∀ (x : Ω), τ x ≤ ↑i
h_int : Integrable ({ω | τ ω ≤ σ ω}.indicator (stoppedValue (fun n ↦ f n) τ)) μ
⊢ ∀ (t : Set Ω), MeasurableSet ({ω | τ ω ≤ σ ω} ∩ t) → MeasurableSet ({ω | τ ω ≤ σ ω} ∩ t)

Tactic:
intro t ht

Goal state after:
case refine_1
Ω : Type u_1
E : Type u_2
m : MeasurableSpace Ω
μ : Measure Ω
inst✝¹³ : NormedAddCommGroup E
inst✝¹² : NormedSpace ℝ E
inst✝¹¹ : CompleteSpace E
ι : Type u_3
inst✝¹⁰ : LinearOrder ι
inst✝⁹ : LocallyFiniteOrder ι
inst✝⁸ : OrderBot ι
inst✝⁷ : TopologicalSpace ι
inst✝⁶ : DiscreteTopology ι
inst✝⁵ : MeasurableSpace ι
inst✝⁴ : BorelSpace ι
inst✝³ : MeasurableSpace E
inst✝² : BorelSpace E
inst✝¹ : SecondCountableTopology E
ℱ : Filtration ι m
τ σ : Ω → WithTop ι
f : ι → Ω → E
i : ι
h : Martingale f ℱ μ
hτ : IsStoppingTime ℱ τ
hσ : IsStoppingTime ℱ σ
inst✝ : SigmaFinite (μ.trim ⋯)
hτ_le : ∀ (x : Ω), τ x ≤ ↑i
h_int : Integrable ({ω | τ ω ≤ σ ω}.indicator (stoppedValue (fun n ↦ f n) τ)) μ
t : Set Ω
ht : MeasurableSet ({ω | τ ω ≤ σ ω} ∩ t)
⊢ MeasurableSet ({ω | τ ω ≤ σ ω} ∩ t)
Module: Mathlib.Probability.Kernel.Representation

Goal state before:
pp: case e_6.mpr
X : Type u_1
mX : MeasurableSpace X
κ : Kernel X ↑I
inst✝ : IsMarkovKernel κ
f : X → ↑I → ↑I := fun s t ↦ sSup {x | (κ s).real (Icc 0 x) < ↑t}
measurable_f : Measurable (uncurry f)
a : X
x : ↑I
Iic_to_Icc : Iic x = Icc 0 x
κ_in_I : (κ a).real (Icc 0 x) ∈ I
ξ : ↑I
hξ : ↑ξ ≤ (κ a).real (Icc 0 x)
c : ↑I
hc : c ∈ {x | (κ a).real (Icc 0 x) < ↑ξ}
h : x < c
⊢ False

Tactic:
have h_lt : ¬ (κ a).real (Icc 0 x) ≤ (κ a).real (Icc 0 c) := not_le.mpr (lt_of_le_of_lt' hξ hc)

Goal state after:
case e_6.mpr
X : Type u_1
mX : MeasurableSpace X
κ : Kernel X ↑I
inst✝ : IsMarkovKernel κ
f : X → ↑I → ↑I := fun s t ↦ sSup {x | (κ s).real (Icc 0 x) < ↑t}
measurable_f : Measurable (uncurry f)
a : X
x : ↑I
Iic_to_Icc : Iic x = Icc 0 x
κ_in_I : (κ a).real (Icc 0 x) ∈ I
ξ : ↑I
hξ : ↑ξ ≤ (κ a).real (Icc 0 x)
c : ↑I
hc : c ∈ {x | (κ a).real (Icc 0 x) < ↑ξ}
h : x < c
h_lt : ¬(κ a).real (Icc 0 x) ≤ (κ a).real (Icc 0 c)
⊢ False
Module: Mathlib.Probability.Independence.BoundedContinuousFunction

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
S : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
P : Measure Ω
E : S → Type u_4
inst✝⁵ : (s : S) → TopologicalSpace (E s)
inst✝⁴ : (s : S) → MeasurableSpace (E s)
inst✝³ : ∀ (s : S), BorelSpace (E s)
inst✝² : ∀ (s : S), HasOuterApproxClosed (E s)
X : (s : S) → Ω → E s
inst✝¹ : Fintype S
inst✝ : IsProbabilityMeasure P
A : Set Ω
mA : NullMeasurableSet A P
mX : ∀ (s : S), AEMeasurable (X s) P
h : ∀ (f : (s : S) → E s →ᵇ ℝ), ∫ (ω : Ω) in A, ∏ s, (f s) (X s ω) ∂P = P.real A * ∫ (ω : Ω), ∏ s, (f s) (X s ω) ∂P
f : ℝ →ᵇ ℝ
g : (t : S) → E t →ᵇ ℝ
h1 :
  ∀ (ω : Ω),
    f (A.indicator 1 ω) * ∏ s, (g s) (X s ω) =
      A.indicator (fun ω ↦ f 1 * ∏ s, (g s) (X s ω)) ω + f 0 * ∏ s, (g s) (X s ω) -
        A.indicator (fun ω ↦ f 0 * ∏ s, (g s) (X s ω)) ω
h2 : ∀ (ω : Ω), f (A.indicator 1 ω) = A.indicator (fun x ↦ f 1) ω + Aᶜ.indicator (fun x ↦ f 0) ω
hg : ∀ {c : ℝ}, Integrable (fun ω ↦ c * ∏ s, (g s) (X s ω)) P
⊢ f 1 * (P.real A * ∫ (ω : Ω), ∏ s, (g s) (X s ω) ∂P) + f 0 * ∫ (a : Ω), ∏ x, (g x) (X x a) ∂P -
      f 0 * (P.real A * ∫ (ω : Ω), ∏ s, (g s) (X s ω) ∂P) =
    ((P.restrict A).real Set.univ • f 1 + (P.restrict Aᶜ).real Set.univ • f 0) * ∫ (x : Ω), ∏ x_1, (g x_1) (X x_1 x) ∂P

Tactic:
simp [measureReal_compl₀ mA]

Goal state after:
Ω : Type u_1
S : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
P : Measure Ω
E : S → Type u_4
inst✝⁵ : (s : S) → TopologicalSpace (E s)
inst✝⁴ : (s : S) → MeasurableSpace (E s)
inst✝³ : ∀ (s : S), BorelSpace (E s)
inst✝² : ∀ (s : S), HasOuterApproxClosed (E s)
X : (s : S) → Ω → E s
inst✝¹ : Fintype S
inst✝ : IsProbabilityMeasure P
A : Set Ω
mA : NullMeasurableSet A P
mX : ∀ (s : S), AEMeasurable (X s) P
h : ∀ (f : (s : S) → E s →ᵇ ℝ), ∫ (ω : Ω) in A, ∏ s, (f s) (X s ω) ∂P = P.real A * ∫ (ω : Ω), ∏ s, (f s) (X s ω) ∂P
f : ℝ →ᵇ ℝ
g : (t : S) → E t →ᵇ ℝ
h1 :
  ∀ (ω : Ω),
    f (A.indicator 1 ω) * ∏ s, (g s) (X s ω) =
      A.indicator (fun ω ↦ f 1 * ∏ s, (g s) (X s ω)) ω + f 0 * ∏ s, (g s) (X s ω) -
        A.indicator (fun ω ↦ f 0 * ∏ s, (g s) (X s ω)) ω
h2 : ∀ (ω : Ω), f (A.indicator 1 ω) = A.indicator (fun x ↦ f 1) ω + Aᶜ.indicator (fun x ↦ f 0) ω
hg : ∀ {c : ℝ}, Integrable (fun ω ↦ c * ∏ s, (g s) (X s ω)) P
⊢ f 1 * (P.real A * ∫ (ω : Ω), ∏ s, (g s) (X s ω) ∂P) + f 0 * ∫ (ω : Ω), ∏ s, (g s) (X s ω) ∂P -
      f 0 * (P.real A * ∫ (ω : Ω), ∏ s, (g s) (X s ω) ∂P) =
    (P.real A * f 1 + (1 - P.real A) * f 0) * ∫ (ω : Ω), ∏ s, (g s) (X s ω) ∂P
Module: Mathlib.Probability.Moments.Tilted

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
mΩ : MeasurableSpace Ω
μ : Measure Ω
X : Ω → ℝ
t : ℝ
ht : t ∈ interior (integrableExpSet X μ)
⊢ ∫ (ω : Ω), (rexp (t * X ω) / mgf X μ t) • X ω ∂μ = deriv (cgf X μ) t

Tactic:
deriv_cgf ht,

Goal state after:
Ω : Type u_1
mΩ : MeasurableSpace Ω
μ : Measure Ω
X : Ω → ℝ
t : ℝ
ht : t ∈ interior (integrableExpSet X μ)
⊢ ∫ (ω : Ω), (rexp (t * X ω) / mgf X μ t) • X ω ∂μ = (∫ (x : Ω), X x * rexp (t * X x) ∂μ) / mgf X μ t
Module: Mathlib.Probability.Process.LocalProperty

Goal state before:
pp: ι : Type u_1
Ω : Type u_2
E : Type u_3
mΩ : MeasurableSpace Ω
P : Measure Ω
inst✝⁴ : LinearOrder ι
𝓕 : Filtration ι mΩ
p : (ι → Ω → E) → Prop
inst✝³ : OrderBot ι
inst✝² : Zero E
inst✝¹ : TopologicalSpace ι
inst✝ : OrderTopology ι
hp : IsStable 𝓕 p
X : ι → Ω → E
hX : (fun Y ↦ Locally p 𝓕 Y P) X
τ : Ω → WithTop ι
hτ : IsStoppingTime 𝓕 τ
n : ℕ
⊢ p
    (stoppedProcess
      (fun i ↦ {ω | ⊥ < Locally.localSeq hX n ω}.indicator (stoppedProcess (fun i ↦ {ω | ⊥ < τ ω}.indicator (X i)) τ i))
      (Locally.localSeq hX n))

Tactic:
← stoppedProcess_indicator_comm',

Goal state after:
ι : Type u_1
Ω : Type u_2
E : Type u_3
mΩ : MeasurableSpace Ω
P : Measure Ω
inst✝⁴ : LinearOrder ι
𝓕 : Filtration ι mΩ
p : (ι → Ω → E) → Prop
inst✝³ : OrderBot ι
inst✝² : Zero E
inst✝¹ : TopologicalSpace ι
inst✝ : OrderTopology ι
hp : IsStable 𝓕 p
X : ι → Ω → E
hX : (fun Y ↦ Locally p 𝓕 Y P) X
τ : Ω → WithTop ι
hτ : IsStoppingTime 𝓕 τ
n : ℕ
⊢ p
    (stoppedProcess
      (stoppedProcess (fun i ↦ {ω | ⊥ < Locally.localSeq hX n ω}.indicator ({ω | ⊥ < τ ω}.indicator (X i))) τ)
      (Locally.localSeq hX n))
Module: Mathlib.Probability.StrongLaw

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
inst✝¹ : MeasureSpace Ω
inst✝ : IsProbabilityMeasure ℙ
X : Ω → ℝ
hint : Integrable X ℙ
hnonneg : 0 ≤ X
K N : ℕ
hKN : K ≤ N
ρ : Measure ℝ := Measure.map X ℙ
this : IsProbabilityMeasure ρ
⊢ (∫ (a : Ω), truncation X (↑N) a) + ∫ (x : ℝ) in 0..↑N, 1 ∂ρ ≤ (∫ (a : Ω), X a) + ∫ (x : ℝ) in 0..↑N, 1 ∂ρ

Tactic:
grw [integral_truncation_le_integral_of_nonneg hint hnonneg]

Goal state after:
Module: Mathlib.RepresentationTheory.Action

Goal state before:
pp: k : Type u
G : Type v
inst✝¹ : Monoid G
inst✝ : Semiring k
⊢ (ε k G) 1 = MonoidAlgebra.single PUnit.unit 1

Tactic:
by
  simp [← toLinearMap_apply, types_tensorUnit_def]

Goal state after:
Module: Mathlib.RepresentationTheory.Action

Goal state before:
pp: k : Type u
G : Type v
inst✝¹ : Monoid G
inst✝ : Semiring k
x : PUnit.{u + 1}
⊢ (η k G) (MonoidAlgebra.single x 1) = 1

Tactic:
by
  simp [← toLinearMap_apply, types_tensorUnit_def]

Goal state after:
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
mΩ : MeasurableSpace Ω
μ : Measure Ω
ι : Type u_2
X : ι → Ω → ℝ
h_indep : iIndepFun X μ
c : ι → ℝ≥0
h_meas : ∀ (i : ι), AEMeasurable (X i) μ
s : Finset ι
h_subG : ∀ i ∈ s, HasSubgaussianMGF (X i) (c i) μ
this : IsProbabilityMeasure μ
⊢ HasSubgaussianMGF (fun ω ↦ ∑ i ∈ s, X i ω) (∑ i ∈ s, c i) μ

Tactic:
induction s using Finset.induction_on with

Goal state after:
Module: Mathlib.RepresentationTheory.Intertwining

Goal state before:
pp: A : Type u_1
G : Type u_2
V : Type u_3
W : Type u_4
inst✝⁵ : Semiring A
inst✝⁴ : Monoid G
inst✝³ : AddCommMonoid V
inst✝² : AddCommMonoid W
inst✝¹ : Module A V
inst✝ : Module A W
ρ : Representation A G V
σ : Representation A G W
φ ψ : ρ.Equiv σ
h : ⇑φ = ⇑ψ
⊢ φ = ψ

Tactic:
cases φ; cases ψ
  simpa using h

Goal state after:
Module: Mathlib.Probability.StrongLaw

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
inst✝¹ : MeasureSpace Ω
inst✝ : IsProbabilityMeasure ℙ
X : ℕ → Ω → ℝ
hint : Integrable (X 0) ℙ
hindep : Pairwise ((fun f g ↦ f ⟂ᵢ g) on X)
hident : ∀ (i : ℕ), IdentDistrib (X i) (X 0) ℙ ℙ
hnonneg : ∀ (i : ℕ) (ω : Ω), 0 ≤ X i ω
c : ℝ
c_one : 1 < c
ε : ℝ
εpos : 0 < ε
c_pos : 0 < c
hX : ∀ (i : ℕ), AEStronglyMeasurable (X i) ℙ
A : ∀ (i : ℝ), StronglyMeasurable ((Set.Ioc (-i) i).indicator id)
Y : ℕ → Ω → ℝ := fun n ↦ truncation (X n) ↑n
S : ℕ → Ω → ℝ := fun n ↦ ∑ i ∈ range n, Y i
hS : S = fun n ↦ ∑ i ∈ range n, Y i
u : ℕ → ℕ := fun n ↦ ⌊c ^ n⌋₊
u_mono : Monotone u
I1 : ∀ (K : ℕ), ∑ j ∈ range K, (↑j ^ 2)⁻¹ * Var[Y j; ℙ] ≤ 2 * ∫ (a : Ω), X 0 a
C : ℝ := c ^ 5 * (c - 1)⁻¹ ^ 3 * (2 * ∫ (a : Ω), X 0 a)
I2 : ∀ (N : ℕ), ∑ i ∈ range N, (↑(u i) ^ 2)⁻¹ * Var[S (u i); ℙ] ≤ C
N : ℕ
⊢ ∑ x ∈ range N, ((↑(u x) * ε) ^ 2)⁻¹ * Var[S (u x); ℙ] ≤ ε⁻¹ ^ 2 * C

Tactic:
← inv_pow,

Goal state after:
Ω : Type u_1
inst✝¹ : MeasureSpace Ω
inst✝ : IsProbabilityMeasure ℙ
X : ℕ → Ω → ℝ
hint : Integrable (X 0) ℙ
hindep : Pairwise ((fun f g ↦ f ⟂ᵢ g) on X)
hident : ∀ (i : ℕ), IdentDistrib (X i) (X 0) ℙ ℙ
hnonneg : ∀ (i : ℕ) (ω : Ω), 0 ≤ X i ω
c : ℝ
c_one : 1 < c
ε : ℝ
εpos : 0 < ε
c_pos : 0 < c
hX : ∀ (i : ℕ), AEStronglyMeasurable (X i) ℙ
A : ∀ (i : ℝ), StronglyMeasurable ((Set.Ioc (-i) i).indicator id)
Y : ℕ → Ω → ℝ := fun n ↦ truncation (X n) ↑n
S : ℕ → Ω → ℝ := fun n ↦ ∑ i ∈ range n, Y i
hS : S = fun n ↦ ∑ i ∈ range n, Y i
u : ℕ → ℕ := fun n ↦ ⌊c ^ n⌋₊
u_mono : Monotone u
I1 : ∀ (K : ℕ), ∑ j ∈ range K, (↑j ^ 2)⁻¹ * Var[Y j; ℙ] ≤ 2 * ∫ (a : Ω), X 0 a
C : ℝ := c ^ 5 * (c - 1)⁻¹ ^ 3 * (2 * ∫ (a : Ω), X 0 a)
I2 : ∀ (N : ℕ), ∑ i ∈ range N, (↑(u i) ^ 2)⁻¹ * Var[S (u i); ℙ] ≤ C
N : ℕ
⊢ ∑ x ∈ range N, (↑(u x) * ε)⁻¹ ^ 2 * Var[S (u x); ℙ] ≤ ε⁻¹ ^ 2 * C
Module: Mathlib.Probability.StrongLaw

Goal state before:
pp: case neg
Ω : Type u_2
m : MeasurableSpace Ω
μ : Measure Ω
X : ℕ → Ω → ℝ
hint : Integrable (X 0) μ
hindep : Pairwise ((fun x1 x2 ↦ x1 ⟂ᵢ[μ] x2) on X)
hident : ∀ (i : ℕ), IdentDistrib (X i) (X 0) μ μ
mΩ : MeasureSpace Ω := { toMeasurableSpace := m, volume := μ }
h : ¬∀ᵐ (ω : Ω), X 0 ω = 0
this : IsProbabilityMeasure μ
pos : ℝ → ℝ := fun x ↦ max x 0
⊢ ∀ᵐ (ω : Ω) ∂μ, Tendsto (fun n ↦ (∑ i ∈ range n, X i ω) / ↑n) atTop (𝓝 (∫ (x : Ω), X 0 x ∂μ))

Tactic:
let neg : ℝ → ℝ := fun x => max (-x) 0

Goal state after:
case neg
Ω : Type u_2
m : MeasurableSpace Ω
μ : Measure Ω
X : ℕ → Ω → ℝ
hint : Integrable (X 0) μ
hindep : Pairwise ((fun x1 x2 ↦ x1 ⟂ᵢ[μ] x2) on X)
hident : ∀ (i : ℕ), IdentDistrib (X i) (X 0) μ μ
mΩ : MeasureSpace Ω := { toMeasurableSpace := m, volume := μ }
h : ¬∀ᵐ (ω : Ω), X 0 ω = 0
this : IsProbabilityMeasure μ
pos : ℝ → ℝ := fun x ↦ max x 0
neg : ℝ → ℝ := fun x ↦ max (-x) 0
⊢ ∀ᵐ (ω : Ω) ∂μ, Tendsto (fun n ↦ (∑ i ∈ range n, X i ω) / ↑n) atTop (𝓝 (∫ (x : Ω), X 0 x ∂μ))
Module: Mathlib.RepresentationTheory.Maschke

Goal state before:
pp: k : Type u_1
inst✝¹⁰ : CommRing k
G : Type u_2
inst✝⁹ : Group G
V : Type u_3
inst✝⁸ : AddCommGroup V
inst✝⁷ : Module k V
inst✝⁶ : Module k[G] V
inst✝⁵ : IsScalarTower k k[G] V
W : Type u_4
inst✝⁴ : AddCommGroup W
inst✝³ : Module k W
inst✝² : Module k[G] W
inst✝¹ : IsScalarTower k k[G] W
π : W →ₗ[k] V
i : V →ₗ[k[G]] W
inst✝ : Fintype G
hcard : IsUnit ↑(Nat.card G)
h : ∀ (v : V), π (i v) = v
v : V
⊢ (↑(Nat.card G))⁻¹ʳ • ↑(Fintype.card G) • v = v

Tactic:
smul_smul,

Goal state after:
k : Type u_1
inst✝¹⁰ : CommRing k
G : Type u_2
inst✝⁹ : Group G
V : Type u_3
inst✝⁸ : AddCommGroup V
inst✝⁷ : Module k V
inst✝⁶ : Module k[G] V
inst✝⁵ : IsScalarTower k k[G] V
W : Type u_4
inst✝⁴ : AddCommGroup W
inst✝³ : Module k W
inst✝² : Module k[G] W
inst✝¹ : IsScalarTower k k[G] W
π : W →ₗ[k] V
i : V →ₗ[k[G]] W
inst✝ : Fintype G
hcard : IsUnit ↑(Nat.card G)
h : ∀ (v : V), π (i v) = v
v : V
⊢ ((↑(Nat.card G))⁻¹ʳ * ↑(Fintype.card G)) • v = v
Module: Mathlib.RepresentationTheory.Continuous.Basic

Goal state before:
pp: R : Type u_1
G : Type u_2
V : Type u_3
W : Type u_4
inst✝⁹ : Monoid G
inst✝⁸ : Ring R
inst✝⁷ : AddCommGroup V
inst✝⁶ : TopologicalSpace V
inst✝⁵ : IsTopologicalAddGroup V
inst✝⁴ : Module R V
inst✝³ : AddCommGroup W
inst✝² : TopologicalSpace W
inst✝¹ : IsTopologicalAddGroup W
inst✝ : Module R W
ρ : ContRepresentation R G V
σ : ContRepresentation R G W
φ ψ : ρ.Equiv σ
h : ⇑φ = ⇑ψ
⊢ φ = ψ

Tactic:
cases φ; cases ψ
  simpa using h

Goal state after:
Module: Mathlib.RepresentationTheory.FinGroupCharZero

Goal state before:
pp: k : Type u
inst✝³ : Field k
G : Type u
inst✝² : Finite G
inst✝¹ : Group G
inst✝ : NeZero ↑(Nat.card G)
V : Rep k G
⊢ Projective V

Tactic:
rw [← Rep.equivalenceModuleMonoidAlgebra.map_projective_iff,
    ← IsProjective.iff_projective]

Goal state after:
k : Type u
inst✝³ : Field k
G : Type u
inst✝² : Finite G
inst✝¹ : Group G
inst✝ : NeZero ↑(Nat.card G)
V : Rep k G
⊢ Module.Projective (MonoidAlgebra k G) ↑(equivalenceModuleMonoidAlgebra.functor.1 V)
Module: Mathlib.RepresentationTheory.FinGroupCharZero

Goal state before:
pp: case refine_2
k : Type u
inst✝⁴ : Field k
G : Type u
inst✝³ : Finite G
inst✝² : Group G
inst✝¹ : IsAlgClosed k
inst✝ : NeZero ↑(Nat.card G)
V : FDRep k G
h : Module.finrank k (V ⟶ V) = 1
W : FDRep k G
f : W ⟶ V
x✝ : Mono f
ι : Abelian.image f ⟶ V := Abelian.image.ι f
hf : Abelian.factorThruImage f ≫ ι ≠ 0
φ : V ⟶ Abelian.image f := Injective.factorThru (𝟙 (Abelian.image f)) ι
hφι : φ ≫ ι ≠ 0
c : k
hc : c • φ ≫ ι = 𝟙 V
R✝ : FDRep k G
g : V ⟶ R✝
hg : ι ≫ g = 0
⊢ g = 0

Tactic:
apply_fun (· ≫ g) at hc

Goal state after:
case refine_2
k : Type u
inst✝⁴ : Field k
G : Type u
inst✝³ : Finite G
inst✝² : Group G
inst✝¹ : IsAlgClosed k
inst✝ : NeZero ↑(Nat.card G)
V : FDRep k G
h : Module.finrank k (V ⟶ V) = 1
W : FDRep k G
f : W ⟶ V
x✝ : Mono f
ι : Abelian.image f ⟶ V := Abelian.image.ι f
hf : Abelian.factorThruImage f ≫ ι ≠ 0
φ : V ⟶ Abelian.image f := Injective.factorThru (𝟙 (Abelian.image f)) ι
hφι : φ ≫ ι ≠ 0
c : k
R✝ : FDRep k G
g : V ⟶ R✝
hg : ι ≫ g = 0
hc : (c • φ ≫ ι) ≫ g = 𝟙 V ≫ g
⊢ g = 0