mathlib-initiative/mathlib-tactics huggingface dataset:
Module: Mathlib.MeasureTheory.Measure.Decomposition.Lebesgue

Goal state before:
pp: α : Type u_1
m : MeasurableSpace α
μ ν : Measure α
inst✝¹ : IsFiniteMeasure μ
inst✝ : IsFiniteMeasure ν
g : ℕ → ℝ≥0∞
h✝ : Monotone g
hg₂ : Filter.Tendsto g Filter.atTop (nhds (sSup (measurableLEEval ν μ)))
f : ℕ → α → ℝ≥0∞
hf₁ : ∀ (n : ℕ), f n ∈ measurableLE ν μ
hf₂ : ∀ (n : ℕ), (fun f ↦ ∫⁻ (x : α), f x ∂ν) (f n) = g n
ξ : α → ℝ≥0∞ := ⨆ n, ⨆ k, ⨆ (_ : k ≤ n), f k
hξ : ξ = ⨆ n, ⨆ k, ⨆ (_ : k ≤ n), f k
hξ₁ : sSup (measurableLEEval ν μ) = ∫⁻ (a : α), ξ a ∂ν
hξm : Measurable ξ
hξle : ∀ (A : Set α), MeasurableSet A → ∫⁻ (a : α) in A, ξ a ∂ν ≤ μ A
hle : ν.withDensity ξ ≤ μ
this : IsFiniteMeasure (ν.withDensity ξ)
⊢ ∃ p, Measurable p.2 ∧ p.1 ⟂ₘ ν ∧ μ = p.1 + ν.withDensity p.2

Tactic:
set μ₁ := μ - ν.withDensity ξ with hμ₁

Goal state after:
α : Type u_1
m : MeasurableSpace α
μ ν : Measure α
inst✝¹ : IsFiniteMeasure μ
inst✝ : IsFiniteMeasure ν
g : ℕ → ℝ≥0∞
h✝ : Monotone g
hg₂ : Filter.Tendsto g Filter.atTop (nhds (sSup (measurableLEEval ν μ)))
f : ℕ → α → ℝ≥0∞
hf₁ : ∀ (n : ℕ), f n ∈ measurableLE ν μ
hf₂ : ∀ (n : ℕ), (fun f ↦ ∫⁻ (x : α), f x ∂ν) (f n) = g n
ξ : α → ℝ≥0∞ := ⨆ n, ⨆ k, ⨆ (_ : k ≤ n), f k
hξ : ξ = ⨆ n, ⨆ k, ⨆ (_ : k ≤ n), f k
hξ₁ : sSup (measurableLEEval ν μ) = ∫⁻ (a : α), ξ a ∂ν
hξm : Measurable ξ
hξle : ∀ (A : Set α), MeasurableSet A → ∫⁻ (a : α) in A, ξ a ∂ν ≤ μ A
hle : ν.withDensity ξ ≤ μ
this : IsFiniteMeasure (ν.withDensity ξ)
μ₁ : Measure α := μ - ν.withDensity ξ
hμ₁ : μ₁ = μ - ν.withDensity ξ
⊢ ∃ p, Measurable p.2 ∧ p.1 ⟂ₘ ν ∧ μ = p.1 + ν.withDensity p.2
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.VariationOnFromTo

Goal state before:
pp: case inr.inr
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
a b : α
ba : b < a
⊢ variationOnFromTo f s a b = -variationOnFromTo f s b a

Tactic:
· simp only [variationOnFromTo, if_pos ba.le, if_neg ba.not_ge]

Goal state after:
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: case succ
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
u : ℕ → α
u_mono : Monotone u
u_mem : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n m : ℕ
v : ℕ → α
v_mono : StrictMonoOn v (Iic m)
v_mem : ∀ i ∈ Iic m, v i ∈ s
hv : ↑⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.snd ⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.fst = u n
h'v :
  ∑ x ∈ Finset.range n, edist (f (u (x + 1))) (f (u x)) =
    ∑ i ∈ Finset.range ⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.fst, edist (f (↑⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.snd (i + 1))) (f (↑⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.snd i))
⊢ ∃ a a_1,
    a_1 a = u (n + 1) ∧
      (StrictMonoOn a_1 (Iic a) ∧ ∀ i ≤ a, a_1 i ∈ s) ∧
        ∑ x ∈ Finset.range n, edist (f (u (x + 1))) (f (u x)) + edist (f (u (n + 1))) (f (u n)) =
          ∑ x ∈ Finset.range a, edist (f (a_1 (x + 1))) (f (a_1 x))

Tactic:
rcases (u_mono (Nat.le_add_right n 1)).eq_or_lt with hn | hn

Goal state after:
case succ.inl
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
u : ℕ → α
u_mono : Monotone u
u_mem : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n m : ℕ
v : ℕ → α
v_mono : StrictMonoOn v (Iic m)
v_mem : ∀ i ∈ Iic m, v i ∈ s
hv : ↑⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.snd ⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.fst = u n
h'v :
  ∑ x ∈ Finset.range n, edist (f (u (x + 1))) (f (u x)) =
    ∑ i ∈ Finset.range ⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.fst, edist (f (↑⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.snd (i + 1))) (f (↑⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.snd i))
hn : u n = u (n + 1)
⊢ ∃ a a_1,
    a_1 a = u (n + 1) ∧
      (StrictMonoOn a_1 (Iic a) ∧ ∀ i ≤ a, a_1 i ∈ s) ∧
        ∑ x ∈ Finset.range n, edist (f (u (x + 1))) (f (u x)) + edist (f (u (n + 1))) (f (u n)) =
          ∑ x ∈ Finset.range a, edist (f (a_1 (x + 1))) (f (a_1 x))

case succ.inr
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
u : ℕ → α
u_mono : Monotone u
u_mem : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n m : ℕ
v : ℕ → α
v_mono : StrictMonoOn v (Iic m)
v_mem : ∀ i ∈ Iic m, v i ∈ s
hv : ↑⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.snd ⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.fst = u n
h'v :
  ∑ x ∈ Finset.range n, edist (f (u (x + 1))) (f (u x)) =
    ∑ i ∈ Finset.range ⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.fst, edist (f (↑⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.snd (i + 1))) (f (↑⟨m, ⟨v, ⋯⟩⟩.snd i))
hn : u n < u (n + 1)
⊢ ∃ a a_1,
    a_1 a = u (n + 1) ∧
      (StrictMonoOn a_1 (Iic a) ∧ ∀ i ≤ a, a_1 i ∈ s) ∧
        ∑ x ∈ Finset.range n, edist (f (u (x + 1))) (f (u x)) + edist (f (u (n + 1))) (f (u n)) =
          ∑ x ∈ Finset.range a, edist (f (a_1 (x + 1))) (f (a_1 x))
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.VariationOnFromTo

Goal state before:
pp: α : Type u_1
inst✝ : LinearOrder α
f : α → ℝ
s : Set α
hf : LocallyBoundedVariationOn f s
a b c : α
as : a ∈ s
bs : b ∈ s
cs : c ∈ s
bc : b ≤ c
⊢ dist (f b) (f c) ≤ variationOnFromTo f s b c

Tactic:
by
    rw [variationOnFromTo.eq_of_le f s bc, dist_edist]
    apply ENNReal.toReal_mono (hf b c bs cs)
    apply eVariationOn.edist_le f
    exacts [⟨bs, le_rfl, bc⟩, ⟨cs, bc, le_rfl⟩]

Goal state after:
Module: Mathlib.MeasureTheory.Measure.Decomposition.Lebesgue

Goal state before:
pp: α : Type u_1
m : MeasurableSpace α
ν μ : Measure α
inst✝¹ : SigmaFinite ν
inst✝ : SigmaFinite μ
r : ℝ≥0
hr : r ≠ 0
⊢ ν = ν.singularPart μ + r⁻¹ • (↑r • μ).withDensity (ν.rnDeriv μ)

Tactic:
withDensity_smul_measure,

Goal state after:
α : Type u_1
m : MeasurableSpace α
ν μ : Measure α
inst✝¹ : SigmaFinite ν
inst✝ : SigmaFinite μ
r : ℝ≥0
hr : r ≠ 0
⊢ ν = ν.singularPart μ + r⁻¹ • ↑r • μ.withDensity (ν.rnDeriv μ)
Module: Mathlib.MeasureTheory.Measure.Decomposition.Lebesgue

Goal state before:
pp: α : Type u_1
m : MeasurableSpace α
ν μ : Measure α
inst✝¹ : SigmaFinite ν
inst✝ : SigmaFinite μ
r : ℝ≥0
hr : r ≠ 0
⊢ (r • μ).withDensity (ν.rnDeriv (r • μ)) = (r • μ).withDensity (r⁻¹ • ν.rnDeriv μ)

Tactic:
simp_rw [ENNReal.smul_def]
    rw [withDensity_smul _ (measurable_rnDeriv _ _)]
    suffices ν.singularPart (r • μ) + withDensity (r • μ) (rnDeriv ν (r • μ))
        = ν.singularPart (r • μ) + r⁻¹ • withDensity (r • μ) (rnDeriv ν μ) by
      rwa [add_right_inj] at this
    rw [← ν.haveLebesgueDecomposition_add (r • μ), singularPart_smul_right _ _ _ hr,
      ENNReal.smul_def r, withDensity_smul_measure, ← ENNReal.smul_def, ← smul_assoc,
      smul_eq_mul, inv_mul_cancel₀ hr, one_smul]
    exact ν.haveLebesgueDecomposition_add μ

Goal state after:
Module: Mathlib.MeasureTheory.Covering.Differentiation

Goal state before:
pp: α : Type u_1
inst✝⁴ : PseudoMetricSpace α
m0 : MeasurableSpace α
μ : Measure α
v : VitaliFamily μ
inst✝³ : SecondCountableTopology α
inst✝² : BorelSpace α
inst✝¹ : IsLocallyFiniteMeasure μ
ρ : Measure α
inst✝ : IsLocallyFiniteMeasure ρ
hρ : ρ ≪ μ
s : Set α
hs : MeasurableSet s
t : ℝ≥0
ht : 1 < t
t_ne_zero' : t ≠ 0
t_ne_zero : ↑t ≠ 0
ν : Measure α := μ.withDensity (v.limRatioMeas hρ)
f : α → ℝ≥0∞ := v.limRatioMeas hρ
f_meas : Measurable f
M : MeasurableSet (s ∩ f ⁻¹' {0})
⊢ v.limRatioMeas hρ =ᵐ[μ.restrict (s ∩ v.limRatioMeas hρ ⁻¹' {0})] 0

Tactic:
apply (ae_restrict_iff' M).2

Goal state after:
α : Type u_1
inst✝⁴ : PseudoMetricSpace α
m0 : MeasurableSpace α
μ : Measure α
v : VitaliFamily μ
inst✝³ : SecondCountableTopology α
inst✝² : BorelSpace α
inst✝¹ : IsLocallyFiniteMeasure μ
ρ : Measure α
inst✝ : IsLocallyFiniteMeasure ρ
hρ : ρ ≪ μ
s : Set α
hs : MeasurableSet s
t : ℝ≥0
ht : 1 < t
t_ne_zero' : t ≠ 0
t_ne_zero : ↑t ≠ 0
ν : Measure α := ⋯
f : α → ℝ≥0∞ := ⋯
f_meas : Measurable f
M : MeasurableSet (s ∩ f ⁻¹' {0})
⊢ ∀ᵐ (x : α) ∂μ, x ∈ s ∩ f ⁻¹' {0} → v.limRatioMeas hρ x = 0 x
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: case hmn
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
x : α
hx : x ∈ s
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n : ℕ
h : x < u n
exists_N : ∃ N ≤ n, x < u N
N : ℕ := Nat.find exists_N
hN : N ≤ n ∧ x < u N
w : ℕ → α := fun i ↦ if i < N then u i else if i = N then x else u (i - 1)
hw : Monotone w
Npos : 0 < N
⊢ 0 ≤ N

pp: case hnk
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
x : α
hx : x ∈ s
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n : ℕ
h : x < u n
exists_N : ∃ N ≤ n, x < u N
N : ℕ := Nat.find exists_N
hN : N ≤ n ∧ x < u N
w : ℕ → α := fun i ↦ if i < N then u i else if i = N then x else u (i - 1)
hw : Monotone w
Npos : 0 < N
⊢ N ≤ n

pp: case hmn
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
x : α
hx : x ∈ s
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n : ℕ
h : x < u n
exists_N : ∃ N ≤ n, x < u N
N : ℕ := Nat.find exists_N
hN : N ≤ n ∧ x < u N
w : ℕ → α := fun i ↦ if i < N then u i else if i = N then x else u (i - 1)
hw : Monotone w
Npos : 0 < N
⊢ 0 ≤ N - 1

pp: case hnk
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
x : α
hx : x ∈ s
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n : ℕ
h : x < u n
exists_N : ∃ N ≤ n, x < u N
N : ℕ := Nat.find exists_N
hN : N ≤ n ∧ x < u N
w : ℕ → α := fun i ↦ if i < N then u i else if i = N then x else u (i - 1)
hw : Monotone w
Npos : 0 < N
⊢ N - 1 ≤ N

Tactic:
<;>

Goal state after:
case hmn
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
x : α
hx : x ∈ s
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n : ℕ
h : x < u n
exists_N : ∃ N ≤ n, x < u N
N : ℕ := Nat.find exists_N
hN : N ≤ n ∧ x < u N
w : ℕ → α := fun i ↦ if i < N then u i else if i = N then x else u (i - 1)
hw : Monotone w
Npos : 0 < N
⊢ 0 ≤ N

case hnk
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
x : α
hx : x ∈ s
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n : ℕ
h : x < u n
exists_N : ∃ N ≤ n, x < u N
N : ℕ := Nat.find exists_N
hN : N ≤ n ∧ x < u N
w : ℕ → α := fun i ↦ if i < N then u i else if i = N then x else u (i - 1)
hw : Monotone w
Npos : 0 < N
⊢ N ≤ n

case hmn
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
x : α
hx : x ∈ s
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n : ℕ
h : x < u n
exists_N : ∃ N ≤ n, x < u N
N : ℕ := Nat.find exists_N
hN : N ≤ n ∧ x < u N
w : ℕ → α := fun i ↦ if i < N then u i else if i = N then x else u (i - 1)
hw : Monotone w
Npos : 0 < N
⊢ 0 ≤ N - 1

case hnk
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s : Set α
x : α
hx : x ∈ s
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
n : ℕ
h : x < u n
exists_N : ∃ N ≤ n, x < u N
N : ℕ := Nat.find exists_N
hN : N ≤ n ∧ x < u N
w : ℕ → α := fun i ↦ if i < N then u i else if i = N then x else u (i - 1)
hw : Monotone w
Npos : 0 < N
⊢ N - 1 ≤ N
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: case h.e'_4
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
h : ∀ x ∈ s, ∀ y ∈ t, x ≤ y
hs : ¬s = ∅
this✝ : Nonempty { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ s }
ht : ¬t = ∅
this : Nonempty { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ t }
n : ℕ
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
m : ℕ
v : ℕ → α
hv : Monotone v
vt : ∀ (i : ℕ), v i ∈ t
w : ℕ → α := fun i ↦ if i ≤ n then u i else v (i - (n + 1))
⊢ n + 1 = 0 + (n + 1)

pp: case h.e'_5
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
h : ∀ x ∈ s, ∀ y ∈ t, x ≤ y
hs : ¬s = ∅
this✝ : Nonempty { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ s }
ht : ¬t = ∅
this : Nonempty { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ t }
n : ℕ
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
m : ℕ
v : ℕ → α
hv : Monotone v
vt : ∀ (i : ℕ), v i ∈ t
w : ℕ → α := fun i ↦ if i ≤ n then u i else v (i - (n + 1))
⊢ n + 1 + m = m + (n + 1)

Tactic:
<;>

Goal state after:
case h.e'_4
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
h : ∀ x ∈ s, ∀ y ∈ t, x ≤ y
hs : ¬s = ∅
this✝ : Nonempty { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ s }
ht : ¬t = ∅
this : Nonempty { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ t }
n : ℕ
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
m : ℕ
v : ℕ → α
hv : Monotone v
vt : ∀ (i : ℕ), v i ∈ t
w : ℕ → α := fun i ↦ if i ≤ n then u i else v (i - (n + 1))
⊢ n + 1 = 0 + (n + 1)

case h.e'_5
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
h : ∀ x ∈ s, ∀ y ∈ t, x ≤ y
hs : ¬s = ∅
this✝ : Nonempty { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ s }
ht : ¬t = ∅
this : Nonempty { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ t }
n : ℕ
u : ℕ → α
hu : Monotone u
us : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s
m : ℕ
v : ℕ → α
hv : Monotone v
vt : ∀ (i : ℕ), v i ∈ t
w : ℕ → α := fun i ↦ if i ≤ n then u i else v (i - (n + 1))
⊢ n + 1 + m = m + (n + 1)
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: case h₁
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x✝ : ℕ × { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ s ∪ t }
n : ℕ
u : ℕ → α
hu : Monotone u
ust : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s ∪ t
v : ℕ → α
m : ℕ
hv : Monotone v
vst : ∀ (i : ℕ), v i ∈ s ∪ t
huv : ∑ i ∈ Finset.range n, edist (f (u (i + 1))) (f (u i)) ≤ ∑ j ∈ Finset.range m, edist (f (v (j + 1))) (f (v j))
N : ℕ
hN : N ∈ Iio m
hs : IsGreatest s (v N)
ht : IsLeast t (v N)
⊢ ∑ i ∈ Finset.Ico 0 N, edist (f (v (i + 1))) (f (v i)) ≤ eVariationOn f s

pp: case h₂
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x✝ : ℕ × { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ s ∪ t }
n : ℕ
u : ℕ → α
hu : Monotone u
ust : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s ∪ t
v : ℕ → α
m : ℕ
hv : Monotone v
vst : ∀ (i : ℕ), v i ∈ s ∪ t
huv : ∑ i ∈ Finset.range n, edist (f (u (i + 1))) (f (u i)) ≤ ∑ j ∈ Finset.range m, edist (f (v (j + 1))) (f (v j))
N : ℕ
hN : N ∈ Iio m
hs : IsGreatest s (v N)
ht : IsLeast t (v N)
⊢ ∑ i ∈ Finset.Ico N m, edist (f (v (i + 1))) (f (v i)) ≤ eVariationOn f t

Tactic:
<;>

Goal state after:
case h₁
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x✝ : ℕ × { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ s ∪ t }
n : ℕ
u : ℕ → α
hu : Monotone u
ust : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s ∪ t
v : ℕ → α
m : ℕ
hv : Monotone v
vst : ∀ (i : ℕ), v i ∈ s ∪ t
huv : ∑ i ∈ Finset.range n, edist (f (u (i + 1))) (f (u i)) ≤ ∑ j ∈ Finset.range m, edist (f (v (j + 1))) (f (v j))
N : ℕ
hN : N ∈ Iio m
hs : IsGreatest s (v N)
ht : IsLeast t (v N)
⊢ ∑ i ∈ Finset.Ico 0 N, edist (f (v (i + 1))) (f (v i)) ≤ eVariationOn f s

case h₂
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x✝ : ℕ × { u // Monotone u ∧ ∀ (i : ℕ), u i ∈ s ∪ t }
n : ℕ
u : ℕ → α
hu : Monotone u
ust : ∀ (i : ℕ), u i ∈ s ∪ t
v : ℕ → α
m : ℕ
hv : Monotone v
vst : ∀ (i : ℕ), v i ∈ s ∪ t
huv : ∑ i ∈ Finset.range n, edist (f (u (i + 1))) (f (u i)) ≤ ∑ j ∈ Finset.range m, edist (f (v (j + 1))) (f (v j))
N : ℕ
hN : N ∈ Iio m
hs : IsGreatest s (v N)
ht : IsLeast t (v N)
⊢ ∑ i ∈ Finset.Ico N m, edist (f (v (i + 1))) (f (v i)) ≤ eVariationOn f t
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: case a
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E✝ : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E✝
f : α → E✝
s : Set α
E : ℕ → α
hE : Monotone E
n : ℕ
ih :
  (∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n → E i ∈ s) →
    ∑ i ∈ Finset.range n, eVariationOn f (s ∩ Icc (E i) (E (i + 1))) = eVariationOn f (s ∩ Icc (E 0) (E n))
hn : ∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n + 1 → E i ∈ s
hn₀ : ¬n = 0
i✝ : ℕ
a✝¹ : 0 < i✝
a✝ : i✝ < n
⊢ 0 < i✝

pp: case a
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E✝ : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E✝
f : α → E✝
s : Set α
E : ℕ → α
hE : Monotone E
n : ℕ
ih :
  (∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n → E i ∈ s) →
    ∑ i ∈ Finset.range n, eVariationOn f (s ∩ Icc (E i) (E (i + 1))) = eVariationOn f (s ∩ Icc (E 0) (E n))
hn : ∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n + 1 → E i ∈ s
hn₀ : ¬n = 0
i✝ : ℕ
a✝¹ : 0 < i✝
a✝ : i✝ < n
⊢ i✝ < n + 1

Tactic:
<;>

Goal state after:
case a
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E✝ : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E✝
f : α → E✝
s : Set α
E : ℕ → α
hE : Monotone E
n : ℕ
ih :
  (∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n → E i ∈ s) →
    ∑ i ∈ Finset.range n, eVariationOn f (s ∩ Icc (E i) (E (i + 1))) = eVariationOn f (s ∩ Icc (E 0) (E n))
hn : ∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n + 1 → E i ∈ s
hn₀ : ¬n = 0
i✝ : ℕ
a✝¹ : 0 < i✝
a✝ : i✝ < n
⊢ 0 < i✝

case a
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E✝ : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E✝
f : α → E✝
s : Set α
E : ℕ → α
hE : Monotone E
n : ℕ
ih :
  (∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n → E i ∈ s) →
    ∑ i ∈ Finset.range n, eVariationOn f (s ∩ Icc (E i) (E (i + 1))) = eVariationOn f (s ∩ Icc (E 0) (E n))
hn : ∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n + 1 → E i ∈ s
hn₀ : ¬n = 0
i✝ : ℕ
a✝¹ : 0 < i✝
a✝ : i✝ < n
⊢ i✝ < n + 1
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: case neg.hb.a
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E✝ : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E✝
f : α → E✝
s : Set α
E : ℕ → α
hE : Monotone E
n : ℕ
ih :
  (∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n → E i ∈ s) →
    ∑ i ∈ Finset.range n, eVariationOn f (s ∩ Icc (E i) (E (i + 1))) = eVariationOn f (s ∩ Icc (E 0) (E n))
hn : ∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n + 1 → E i ∈ s
hn₀ : ¬n = 0
⊢ 0 < n

pp: case neg.hb.a
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E✝ : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E✝
f : α → E✝
s : Set α
E : ℕ → α
hE : Monotone E
n : ℕ
ih :
  (∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n → E i ∈ s) →
    ∑ i ∈ Finset.range n, eVariationOn f (s ∩ Icc (E i) (E (i + 1))) = eVariationOn f (s ∩ Icc (E 0) (E n))
hn : ∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n + 1 → E i ∈ s
hn₀ : ¬n = 0
⊢ n < n + 1

Tactic:
<;>

Goal state after:
case neg.hb.a
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E✝ : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E✝
f : α → E✝
s : Set α
E : ℕ → α
hE : Monotone E
n : ℕ
ih :
  (∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n → E i ∈ s) →
    ∑ i ∈ Finset.range n, eVariationOn f (s ∩ Icc (E i) (E (i + 1))) = eVariationOn f (s ∩ Icc (E 0) (E n))
hn : ∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n + 1 → E i ∈ s
hn₀ : ¬n = 0
⊢ 0 < n

case neg.hb.a
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E✝ : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E✝
f : α → E✝
s : Set α
E : ℕ → α
hE : Monotone E
n : ℕ
ih :
  (∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n → E i ∈ s) →
    ∑ i ∈ Finset.range n, eVariationOn f (s ∩ Icc (E i) (E (i + 1))) = eVariationOn f (s ∩ Icc (E 0) (E n))
hn : ∀ (i : ℕ), 0 < i → i < n + 1 → E i ∈ s
hn₀ : ¬n = 0
⊢ n < n + 1
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: case left
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
I : ℕ → α
hI : Monotone I
n i✝ : ℕ
a✝¹ : 0 < i✝
a✝ : i✝ < n
⊢ I 0 ≤ I i✝

pp: case right
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
I : ℕ → α
hI : Monotone I
n i✝ : ℕ
a✝¹ : 0 < i✝
a✝ : i✝ < n
⊢ I i✝ ≤ I n

Tactic:
<;>

Goal state after:
case left
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
I : ℕ → α
hI : Monotone I
n i✝ : ℕ
a✝¹ : 0 < i✝
a✝ : i✝ < n
⊢ I 0 ≤ I i✝

case right
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
I : ℕ → α
hI : Monotone I
n i✝ : ℕ
a✝¹ : 0 < i✝
a✝ : i✝ < n
⊢ I i✝ ≤ I n
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: case ha
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
I : ℕ → α
hI : Monotone I
n i : ℕ
hi : i ∈ Finset.range n
⊢ I 0 ≤ I i

pp: case hb
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
I : ℕ → α
hI : Monotone I
n i : ℕ
hi : i ∈ Finset.range n
⊢ I (i + 1) ≤ I n

Tactic:
<;>

Goal state after:
case ha
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
I : ℕ → α
hI : Monotone I
n i : ℕ
hi : i ∈ Finset.range n
⊢ I 0 ≤ I i

case hb
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
I : ℕ → α
hI : Monotone I
n i : ℕ
hi : i ∈ Finset.range n
⊢ I (i + 1) ≤ I n
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x y : α
hs : IsGreatest s x
ht : IsLeast t y
hxy : x ≤ y
⊢ eVariationOn f s + eVariationOn f {x, y} + eVariationOn f t = eVariationOn f s + edist (f x) (f y) + eVariationOn f t

pp: α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x y : α
hs : IsGreatest s x
ht : IsLeast t y
hxy : x ≤ y
⊢ IsLeast {x, y} x

pp: α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x y : α
hs : IsGreatest s x
ht : IsLeast t y
hxy : x ≤ y
⊢ IsGreatest (s ∪ {x, y}) y

Tactic:
<;>

Goal state after:
α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x y : α
hs : IsGreatest s x
ht : IsLeast t y
hxy : x ≤ y
⊢ eVariationOn f s + eVariationOn f {x, y} + eVariationOn f t = eVariationOn f s + edist (f x) (f y) + eVariationOn f t

α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x y : α
hs : IsGreatest s x
ht : IsLeast t y
hxy : x ≤ y
⊢ IsLeast {x, y} x

α : Type u_1
inst✝¹ : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝ : PseudoEMetricSpace E
f : α → E
s t : Set α
x y : α
hs : IsGreatest s x
ht : IsLeast t y
hxy : x ≤ y
⊢ IsGreatest (s ∪ {x, y}) y
Module: Mathlib.MeasureTheory.Covering.Differentiation

Goal state before:
pp: α : Type u_1
inst✝³ : PseudoMetricSpace α
m0 : MeasurableSpace α
μ : Measure α
v : VitaliFamily μ
inst✝² : SecondCountableTopology α
inst✝¹ : BorelSpace α
inst✝ : IsLocallyFiniteMeasure μ
f : α → ℝ≥0∞
hf : Measurable f
h'f : ∫⁻ (y : α), f y ∂μ ≠ ∞
ρ : Measure α := μ.withDensity f
⊢ ∀ᵐ (x : α) ∂μ, Tendsto (fun a ↦ (∫⁻ (y : α) in a, f y ∂μ) / μ a) (v.filterAt x) (𝓝 (f x))

Tactic:
have : IsFiniteMeasure ρ := isFiniteMeasure_withDensity h'f

Goal state after:
α : Type u_1
inst✝³ : PseudoMetricSpace α
m0 : MeasurableSpace α
μ : Measure α
v : VitaliFamily μ
inst✝² : SecondCountableTopology α
inst✝¹ : BorelSpace α
inst✝ : IsLocallyFiniteMeasure μ
f : α → ℝ≥0∞
hf : Measurable f
h'f : ∫⁻ (y : α), f y ∂μ ≠ ∞
ρ : Measure α := μ.withDensity f
this : IsFiniteMeasure ρ
⊢ ∀ᵐ (x : α) ∂μ, Tendsto (fun a ↦ (∫⁻ (y : α) in a, f y ∂μ) / μ a) (v.filterAt x) (𝓝 (f x))
Module: Mathlib.Topology.EMetricSpace.BoundedVariation

Goal state before:
pp: case e_a
α : Type u_1
inst✝² : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝¹ : PseudoEMetricSpace E
β : Type u_3
inst✝ : LinearOrder β
f : α → E
s : Set α
t : Set β
φ : β → α
hφ : AntitoneOn φ t
φst : MapsTo φ t s
n : ℕ
u : ℕ → β
hu : Monotone u
ut : ∀ (i : ℕ), u i ∈ t
x : ℕ
hx : x < (n, ⟨u, ⋯⟩).1
⊢ n - 1 - x = n - (x + 1)

pp: case e_a
α : Type u_1
inst✝² : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝¹ : PseudoEMetricSpace E
β : Type u_3
inst✝ : LinearOrder β
f : α → E
s : Set α
t : Set β
φ : β → α
hφ : AntitoneOn φ t
φst : MapsTo φ t s
n : ℕ
u : ℕ → β
hu : Monotone u
ut : ∀ (i : ℕ), u i ∈ t
x : ℕ
hx : x < (n, ⟨u, ⋯⟩).1
⊢ n - 1 - x + 1 = n - x

Tactic:
<;>

Goal state after:
case e_a
α : Type u_1
inst✝² : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝¹ : PseudoEMetricSpace E
β : Type u_3
inst✝ : LinearOrder β
f : α → E
s : Set α
t : Set β
φ : β → α
hφ : AntitoneOn φ t
φst : MapsTo φ t s
n : ℕ
u : ℕ → β
hu : Monotone u
ut : ∀ (i : ℕ), u i ∈ t
x : ℕ
hx : x < (n, ⟨u, ⋯⟩).1
⊢ n - 1 - x = n - (x + 1)

case e_a
α : Type u_1
inst✝² : LinearOrder α
E : Type u_2
inst✝¹ : PseudoEMetricSpace E
β : Type u_3
inst✝ : LinearOrder β
f : α → E
s : Set α
t : Set β
φ : β → α
hφ : AntitoneOn φ t
φst : MapsTo φ t s
n : ℕ
u : ℕ → β
hu : Monotone u
ut : ∀ (i : ℕ), u i ∈ t
x : ℕ
hx : x < (n, ⟨u, ⋯⟩).1
⊢ n - 1 - x + 1 = n - x