mathlib-initiative/mathlib-tactics huggingface dataset:
Module: Mathlib.Probability.Distributions.Geometric

Goal state before:
pp: p : ↑unitInterval
E : Type u_1
inst✝² : NormedAddCommGroup E
f : ℕ → E
inst✝¹ : NormedSpace ℝ E
inst✝ : CompleteSpace E
hp : p ≠ 0
hf : Integrable f (geometricMeasure p)
this : (fun n ↦ ((1 - ↑p) ^ n * ↑p) • f n) = fun n ↦ (ENNReal.ofReal ((1 - ↑p) ^ n * ↑p)).toReal • f n
⊢ HasSum (fun n ↦ (ENNReal.ofReal ((1 - ↑p) ^ n * ↑p)).toReal • f n) (∫ (n : ℕ), f n ∂geometricMeasure p)

Tactic:
geometricMeasure_eq hp

Goal state after:
p : ↑unitInterval
E : Type u_1
inst✝² : NormedAddCommGroup E
f : ℕ → E
inst✝¹ : NormedSpace ℝ E
inst✝ : CompleteSpace E
hp : p ≠ 0
hf : Integrable f (geometricMeasure p)
this : (fun n ↦ ((1 - ↑p) ^ n * ↑p) • f n) = fun n ↦ (ENNReal.ofReal ((1 - ↑p) ^ n * ↑p)).toReal • f n
⊢ HasSum (fun n ↦ (ENNReal.ofReal ((1 - ↑p) ^ n * ↑p)).toReal • f n)
    (∫ (n : ℕ), f n ∂Measure.sum fun n ↦ ENNReal.ofReal ((1 - ↑p) ^ n * ↑p) • Measure.dirac n)
Module: Mathlib.Probability.Distributions.Geometric

Goal state before:
pp: p : ℝ
hp_pos : 0 < p
hp_le_one : p ≤ 1
⊢ HasSum (fun n ↦ geometricPMFReal p n) 1

Tactic:
unfold geometricPMFReal

Goal state after:
p : ℝ
hp_pos : 0 < p
hp_le_one : p ≤ 1
⊢ HasSum (fun n ↦ (1 - p) ^ n * p) 1
Module: Mathlib.Probability.ProbabilityMassFunction.Constructions

Goal state before:
pp: α : Type u_1
β : Type u_2
q : PMF (α → β)
p : PMF α
b : β
⊢ b ∈ (q.seq p).support ↔ b ∈ ⋃ f ∈ q.support, f '' p.support

Tactic:
simp [-mem_support_iff, seq, @eq_comm β b]

Goal state after:
Module: Mathlib.Probability.ProbabilityMassFunction.Constructions

Goal state before:
pp: α : Type u_1
β : Type u_2
γ : Type u_3
α✝ : Type u
β✝ : Type v
e : α✝ ≃ β✝
a : PMF α✝
⊢ map (⇑e.symm) (map (⇑e) a) = a

Tactic:
by simp [map_comp, map_id]

Goal state after:
Module: Mathlib.Probability.ProbabilityMassFunction.Constructions

Goal state before:
pp: α : Type u_1
β : Type u_2
γ : Type u_3
α✝ : Type u
β✝ : Type v
e : α✝ ≃ β✝
a : PMF β✝
⊢ map (⇑e) (map (⇑e.symm) a) = a

Tactic:
by simp [map_comp, map_id]

Goal state after:
Module: Mathlib.Probability.Distributions.Uniform

Goal state before:
pp: α : Type u_1
s : Multiset α
hs : s ≠ 0
⊢ (↑s.card)⁻¹ * ∑ b ∈ s.toFinset, ↑(Multiset.count b s) = 1

Tactic:
← Nat.cast_sum,

Goal state after:
α : Type u_1
s : Multiset α
hs : s ≠ 0
⊢ (↑s.card)⁻¹ * ↑(∑ x ∈ s.toFinset, Multiset.count x s) = 1
Module: Mathlib.Probability.Independence.ZeroOne

Goal state before:
pp: case inr.hm
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
s : ι → MeasurableSpace Ω
m0 : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μα : Measure α
β : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : β → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x1 x2 ↦ x1 ⊆ x2) ns
hnsp : ∀ (a : β), p (ns a)
hμ : μα ≠ 0
η : Kernel α Ω
η_eq : ⇑κ =ᵐ[μα] ⇑η
hη : IsMarkovKernel η
h_indep : iIndep s η μα
a b c : β
hc : (fun x1 x2 ↦ x1 ⊆ x2) (ns a) (ns c) ∧ (fun x1 x2 ↦ x1 ⊆ x2) (ns b) (ns c)
⊢ ∃ z,
    (fun x1 x2 ↦ x1 ≤ x2) ((fun i ↦ ⨆ n ∈ ns i, s n) a) ((fun i ↦ ⨆ n ∈ ns i, s n) z) ∧
      (fun x1 x2 ↦ x1 ≤ x2) ((fun i ↦ ⨆ n ∈ ns i, s n) b) ((fun i ↦ ⨆ n ∈ ns i, s n) z)

Tactic:
refine ⟨c, ?_, ?_⟩ <;> refine iSup_mono fun n => iSup_mono' fun hn => ⟨?_, le_rfl⟩

Goal state after:
case inr.hm.refine_1
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
s : ι → MeasurableSpace Ω
m0 : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μα : Measure α
β : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : β → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x1 x2 ↦ x1 ⊆ x2) ns
hnsp : ∀ (a : β), p (ns a)
hμ : μα ≠ 0
η : Kernel α Ω
η_eq : ⇑κ =ᵐ[μα] ⇑η
hη : IsMarkovKernel η
h_indep : iIndep s η μα
a b c : β
hc : (fun x1 x2 ↦ x1 ⊆ x2) (ns a) (ns c) ∧ (fun x1 x2 ↦ x1 ⊆ x2) (ns b) (ns c)
n : ι
hn : n ∈ ns a
⊢ n ∈ ns c

case inr.hm.refine_2
α : Type u_1
Ω : Type u_2
ι : Type u_3
_mα : MeasurableSpace α
s : ι → MeasurableSpace Ω
m0 : MeasurableSpace Ω
κ : Kernel α Ω
μα : Measure α
β : Type u_4
p : Set ι → Prop
f : Filter ι
ns : β → Set ι
h_le : ∀ (n : ι), s n ≤ m0
hf : ∀ (t : Set ι), p t → tᶜ ∈ f
hns : Directed (fun x1 x2 ↦ x1 ⊆ x2) ns
hnsp : ∀ (a : β), p (ns a)
hμ : μα ≠ 0
η : Kernel α Ω
η_eq : ⇑κ =ᵐ[μα] ⇑η
hη : IsMarkovKernel η
h_indep : iIndep s η μα
a b c : β
hc : (fun x1 x2 ↦ x1 ⊆ x2) (ns a) (ns c) ∧ (fun x1 x2 ↦ x1 ⊆ x2) (ns b) (ns c)
n : ι
hn : n ∈ ns b
⊢ n ∈ ns c
Module: Mathlib.Probability.Kernel.Category.Stoch

Goal state before:
pp: X Y : Stoch
κ : X ⟶ Y
inst✝ : Deterministic κ
this : (κ.hom ≫ Δ).hom = (Δ ≫ (κ.hom ⊗ₘ κ.hom)).hom
⊢ κ.hom.hom ∥ₖ κ.hom.hom ∘ₖ copy X.obj.carrier = copy Y.obj.carrier ∘ₖ κ.hom.hom

Tactic:
dsimp at this

Goal state after:
X Y : Stoch
κ : X ⟶ Y
inst✝ : Deterministic κ
this : copy Y.obj.carrier ∘ₖ κ.hom.hom = Kernel.id ∥ₖ κ.hom.hom ∘ₖ (κ.hom.hom ∥ₖ Kernel.id) ∘ₖ copy X.obj.carrier
⊢ κ.hom.hom ∥ₖ κ.hom.hom ∘ₖ copy X.obj.carrier = copy Y.obj.carrier ∘ₖ κ.hom.hom
Module: Mathlib.Probability.Kernel.Irreducible

Goal state before:
pp: α : Type u_1
mα : MeasurableSpace α
φ₁ φ₂ : Measure α
hφ : φ₁ ≤ φ₂
κ : Kernel α α
hκ : IsIrreducible φ₂ κ
s : Set α
hs : MeasurableSet s
hsp : φ₁ s > 0
⊢ ∀ (a : α), ∃ n, ((κ ^ n) a) s > 0

Tactic:
simpa using hκ.irreducible hs <| Std.lt_of_lt_of_le hsp (hφ s)

Goal state after:
Module: Mathlib.Probability.Independence.Conditional

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
m' mΩ : MeasurableSpace Ω
inst✝¹ : StandardBorelSpace Ω
hm' : m' ≤ mΩ
s1 s2 : Set (Set Ω)
hs1 : ∀ s ∈ s1, MeasurableSet s
hs2 : ∀ s ∈ s2, MeasurableSet s
μ : Measure Ω
inst✝ : IsFiniteMeasure μ
hs1_eq : ∀ s ∈ s1, (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) s).toReal) =ᵐ[μ] μ[s.indicator fun ω ↦ 1 | m']
hs2_eq : ∀ s ∈ s2, (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) s).toReal) =ᵐ[μ] μ[s.indicator fun ω ↦ 1 | m']
hs12_eq :
  ∀ s ∈ s1, ∀ t ∈ s2, (fun ω ↦ (((condExpKernel μ m') ω) (s ∩ t)).toReal) =ᵐ[μ] μ[(s ∩ t).indicator fun ω ↦ 1 | m']
s t : Set Ω
h✝ : μ[(s ∩ t).indicator fun ω ↦ 1 | m'] =ᵐ[μ] μ[s.indicator fun ω ↦ 1 | m'] * μ[t.indicator fun ω ↦ 1 | m']
hs : s ∈ s1
ht : t ∈ s2
ω : Ω
hs_eq : (((condExpKernel μ m') ω) s).toReal = μ[s.indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
ht_eq : (((condExpKernel μ m') ω) t).toReal = μ[t.indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
hst_eq : (((condExpKernel μ m') ω) (s ∩ t)).toReal = μ[(s ∩ t).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω
h : μ[(s ∩ t).indicator fun ω ↦ 1 | m'] ω = (μ[s.indicator fun ω ↦ 1 | m'] * μ[t.indicator fun ω ↦ 1 | m']) ω
h_ne_top : ((condExpKernel μ m') ω) (s ∩ t) ≠ ∞
⊢ ((condExpKernel μ m') ω) s * ((condExpKernel μ m') ω) t ≠ ∞

Tactic:
exact ENNReal.mul_ne_top (measure_ne_top (condExpKernel μ m' ω) s)
      (measure_ne_top (condExpKernel μ m' ω) t)

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 : X → ↑I → ↑I := fun s t ↦ sSup {x | (κ s).real (Icc 0 x) < ↑t}
a : ↑I
s : X
x y : ↑I
hxy : x ≤ y
⊢ Icc 0 x ⊆ Icc 0 y

Tactic:
gcongr

Goal state after:
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
h_lt : ¬(κ a).real (Icc 0 x) ≤ (κ a).real (Icc 0 c)
⊢ (κ a).real (Icc 0 x) ≤ (κ a).real (Icc 0 c)

Tactic:
gcongr

Goal state after:
case h₂
X : Type u_1
mX : MeasurableSpace X
κ : Kernel X ↑I
inst✝ : IsMarkovKernel κ
f : X → ↑I → ↑I := ⋯
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)
⊢ autoParam ((κ a) (Icc 0 c) ≠ ∞) measureReal_mono._auto_1
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h : HasSubgaussianMGF X c κ ν
h_int : ∀ᵐ (ω' : Ω') ∂ν, Integrable (fun y ↦ rexp (1 * X y)) (κ ω')
ω : Ω'
⊢ Integrable (fun y ↦ rexp (1 * X y)) (κ ω) → AEStronglyMeasurable X (κ ω)

Tactic:
h_int

Goal state after:
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h : HasSubgaussianMGF X c κ ν
h_int✝ : ∀ᵐ (ω' : Ω') ∂ν, Integrable (fun y ↦ rexp (1 * X y)) (κ ω')
ω : Ω'
h_int : Integrable (fun y ↦ rexp (1 * X y)) (κ ω)
⊢ AEStronglyMeasurable X (κ ω)
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h : HasSubgaussianMGF X c κ ν
h_int : ∀ᵐ (a : Ω') ∂ν, ∀ (i : ℤ), Integrable (fun ω ↦ rexp (↑i * X ω)) (κ a)
ω' : Ω'
⊢ (∀ (i : ℤ), Integrable (fun ω ↦ rexp (↑i * X ω)) (κ ω')) → ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')

Tactic:
h_int

Goal state after:
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h : HasSubgaussianMGF X c κ ν
h_int✝ : ∀ᵐ (a : Ω') ∂ν, ∀ (i : ℤ), Integrable (fun ω ↦ rexp (↑i * X ω)) (κ a)
ω' : Ω'
h_int : ∀ (i : ℤ), Integrable (fun ω ↦ rexp (↑i * X ω)) (κ ω')
⊢ ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
Module: Mathlib.Probability.Moments.Tilted

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
mΩ : MeasurableSpace Ω
μ : Measure Ω
X : Ω → ℝ
t : ℝ
E : Type u_2
inst✝¹ : NormedAddCommGroup E
inst✝ : NormedSpace ℝ E
g : Ω → E
⊢ (∫ (ω : Ω), g ω ∂μ.tilted fun x ↦ t * X x) = ∫ (ω : Ω), (rexp (t * X ω) / mgf X μ t) • g ω ∂μ

Tactic:
rw [integral_tilted, mgf]

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

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h✝ : HasSubgaussianMGF X c κ ν
ω' : Ω'
h : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
⊢ (∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')) → ∀ (t : ℝ), cgf X (κ ω') t ≤ ↑c * t ^ 2 / 2

Tactic:
h_int

Goal state after:
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h✝ : HasSubgaussianMGF X c κ ν
ω' : Ω'
h : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
h_int : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
⊢ ∀ (t : ℝ), cgf X (κ ω') t ≤ ↑c * t ^ 2 / 2
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: case neg
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h✝ : HasSubgaussianMGF X c κ ν
ω' : Ω'
h : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
h_int : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
t : ℝ
h0 : ¬κ ω' = 0
⊢ log (mgf X (κ ω') t) ≤ log (rexp (↑c * t ^ 2 / 2))

Tactic:
gcongr

Goal state after:
case hx
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h✝ : HasSubgaussianMGF X c κ ν
ω' : Ω'
h : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
h_int : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
t : ℝ
h0 : ¬κ ω' = 0
⊢ 0 < mgf X (κ ω') t

case hxy
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h✝ : HasSubgaussianMGF X c κ ν
ω' : Ω'
h : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
h_int : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
t : ℝ
h0 : ¬κ ω' = 0
⊢ mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h_int : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (⇑κ ∘ₘ ν)
h_mgf : ∀ᵐ (a : Ω') ∂ν, ∀ (i : ℚ), mgf X (κ a) ↑i ≤ rexp (↑c * ↑i ^ 2 / 2)
h_int' : ∀ᵐ (a : Ω') ∂ν, ∀ (i : ℤ), Integrable (fun ω ↦ rexp (↑i * X ω)) (κ a)
ω' : Ω'
⊢ (∀ (i : ℤ), Integrable (fun ω ↦ rexp (↑i * X ω)) (κ ω')) → ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')

Tactic:
h_int

Goal state after:
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h_int✝ : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (⇑κ ∘ₘ ν)
h_mgf : ∀ᵐ (a : Ω') ∂ν, ∀ (i : ℚ), mgf X (κ a) ↑i ≤ rexp (↑c * ↑i ^ 2 / 2)
h_int' : ∀ᵐ (a : Ω') ∂ν, ∀ (i : ℤ), Integrable (fun ω ↦ rexp (↑i * X ω)) (κ a)
ω' : Ω'
h_int : ∀ (i : ℤ), Integrable (fun ω ↦ rexp (↑i * X ω)) (κ ω')
⊢ ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h_int✝ : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (⇑κ ∘ₘ ν)
h_mgf✝ : ∀ᵐ (a : Ω') ∂ν, ∀ (i : ℚ), mgf X (κ a) ↑i ≤ rexp (↑c * ↑i ^ 2 / 2)
h_int : ∀ᵐ (ω' : Ω') ∂ν, ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
ω' : Ω'
h_mgf : ∀ (i : ℚ), mgf X (κ ω') ↑i ≤ rexp (↑c * ↑i ^ 2 / 2)
⊢ (∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')) → ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)

Tactic:
h_int

Goal state after:
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h_int✝¹ : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (⇑κ ∘ₘ ν)
h_mgf✝ : ∀ᵐ (a : Ω') ∂ν, ∀ (i : ℚ), mgf X (κ a) ↑i ≤ rexp (↑c * ↑i ^ 2 / 2)
h_int✝ : ∀ᵐ (ω' : Ω') ∂ν, ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
ω' : Ω'
h_mgf : ∀ (i : ℚ), mgf X (κ ω') ↑i ≤ rexp (↑c * ↑i ^ 2 / 2)
h_int : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
⊢ ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
c : ℝ≥0
Ω'' : Type u_3
mΩ'' : MeasurableSpace Ω''
κ : Kernel Ω' Ω''
Y : Ω'' → Ω
X : Ω → ℝ
hY : Measurable Y
h : HasSubgaussianMGF X c (κ.map Y) ν
ω' : Ω'
⊢ (∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) ((κ.map Y) ω')) →
    (∀ (t : ℝ), mgf X ((κ.map Y) ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)) →
      ∀ (t : ℝ), mgf (X ∘ Y) (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)

Tactic:
h_int

Goal state after:
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
c : ℝ≥0
Ω'' : Type u_3
mΩ'' : MeasurableSpace Ω''
κ : Kernel Ω' Ω''
Y : Ω'' → Ω
X : Ω → ℝ
hY : Measurable Y
h : HasSubgaussianMGF X c (κ.map Y) ν
ω' : Ω'
h_int : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) ((κ.map Y) ω')
⊢ (∀ (t : ℝ), mgf X ((κ.map Y) ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)) → ∀ (t : ℝ), mgf (X ∘ Y) (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h : HasSubgaussianMGF X c κ ν
ε : ℝ
ω' : Ω'
h1 : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
h2 : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
a✝ : IsFiniteMeasure (κ ω')
t : ℝ
ht : 0 ≤ t
⊢ rexp (-t * ε) * mgf X (κ ω') t ≤ rexp (-t * ε) * rexp (↑c * t ^ 2 / 2)

Tactic:
gcongr

Goal state after:
case hbc
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h : HasSubgaussianMGF X c κ ν
ε : ℝ
ω' : Ω'
h1 : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
h2 : ∀ (t : ℝ), Integrable (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (κ ω')
a✝ : IsFiniteMeasure (κ ω')
t : ℝ
ht : 0 ≤ t
⊢ mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h✝ : HasSubgaussianMGF X c κ ν
ε : ℝ
hε : 0 ≤ ε
hc0 : c = 0
ω' : Ω'
h : (κ ω') Set.univ ≤ 1
⊢ (κ ω').real {ω | ε ≤ X ω} ≤ 1

Tactic:
refine ENNReal.toReal_le_of_le_ofReal zero_le_one ?_

Goal state after:
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
h✝ : HasSubgaussianMGF X c κ ν
ε : ℝ
hε : 0 ≤ ε
hc0 : c = 0
ω' : Ω'
h : (κ ω') Set.univ ≤ 1
⊢ (κ ω') {ω | ε ≤ X ω} ≤ ENNReal.ofReal 1
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X Y : Ω → ℝ
cX cY : ℝ≥0
hX : HasSubgaussianMGF X cX κ ν
hY : HasSubgaussianMGF Y cY κ ν
hX0 : ¬cX = 0
hY0 : ¬cY = 0
p : ℝ≥0 := (NNReal.sqrt cX + NNReal.sqrt cY) / NNReal.sqrt cX
q : ℝ≥0 := (NNReal.sqrt cX + NNReal.sqrt cY) / NNReal.sqrt cY
ω' : Ω'
hmX : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑cX * t ^ 2 / 2)
hmY : ∀ (t : ℝ), mgf Y (κ ω') t ≤ rexp (↑cY * t ^ 2 / 2)
hlX : ∀ (t : ℝ), MemLp (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (↑p) (κ ω')
hlY : ∀ (t : ℝ), MemLp (fun ω ↦ rexp (t * Y ω)) (↑q) (κ ω')
t : ℝ
⊢ (∫ (x : Ω), rexp (t * ↑p * X x) ∂κ ω') ^ (1 / ↑p) * (∫ (x : Ω), rexp (t * ↑q * Y x) ∂κ ω') ^ (1 / ↑q) ≤
    rexp (↑cX * (t * ↑p) ^ 2 / 2) ^ (1 / ↑p) * rexp (↑cY * (t * ↑q) ^ 2 / 2) ^ (1 / ↑q)

Tactic:
gcongr

Goal state after:
case h₁
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X Y : Ω → ℝ
cX cY : ℝ≥0
hX : HasSubgaussianMGF X cX κ ν
hY : HasSubgaussianMGF Y cY κ ν
hX0 : ¬cX = 0
hY0 : ¬cY = 0
p : ℝ≥0 := ⋯
q : ℝ≥0 := ⋯
ω' : Ω'
hmX : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑cX * t ^ 2 / 2)
hmY : ∀ (t : ℝ), mgf Y (κ ω') t ≤ rexp (↑cY * t ^ 2 / 2)
hlX : ∀ (t : ℝ), MemLp (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (↑p) (κ ω')
hlY : ∀ (t : ℝ), MemLp (fun ω ↦ rexp (t * Y ω)) (↑q) (κ ω')
t : ℝ
⊢ ∫ (x : Ω), rexp (t * ↑p * X x) ∂κ ω' ≤ rexp (↑cX * (t * ↑p) ^ 2 / 2)

case h₁
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X Y : Ω → ℝ
cX cY : ℝ≥0
hX : HasSubgaussianMGF X cX κ ν
hY : HasSubgaussianMGF Y cY κ ν
hX0 : ¬cX = 0
hY0 : ¬cY = 0
p : ℝ≥0 := ⋯
q : ℝ≥0 := ⋯
ω' : Ω'
hmX : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑cX * t ^ 2 / 2)
hmY : ∀ (t : ℝ), mgf Y (κ ω') t ≤ rexp (↑cY * t ^ 2 / 2)
hlX : ∀ (t : ℝ), MemLp (fun ω ↦ rexp (t * X ω)) (↑p) (κ ω')
hlY : ∀ (t : ℝ), MemLp (fun ω ↦ rexp (t * Y ω)) (↑q) (κ ω')
t : ℝ
⊢ ∫ (x : Ω), rexp (t * ↑q * Y x) ∂κ ω' ≤ rexp (↑cY * (t * ↑q) ^ 2 / 2)
Module: Mathlib.Probability.Process.LocalProperty

Goal state before:
pp: ι : Type u_1
Ω : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
P : Measure Ω
inst✝⁴ : ConditionallyCompleteLinearOrderBot ι
inst✝³ : TopologicalSpace ι
inst✝² : OrderTopology ι
𝓕 : Filtration ι mΩ
inst✝¹ : SecondCountableTopology ι
inst✝ : IsFiniteMeasure P
τ : ℕ → Ω → WithTop ι
σ : ℕ → ℕ → Ω → WithTop ι
hτ : IsLocalizingSequence 𝓕 τ P
hσ : ∀ (n : ℕ), IsLocalizingSequence 𝓕 (σ n) P
T : ℕ → ι
hT : Tendsto T atTop atTop
nk : ℕ → ℕ
hnk : ∀ (n : ℕ), P {ω | σ n (nk n) ω < min (τ n ω) ↑(T n)} ≤ (1 / 2) ^ n
⊢ ∃ nk T, StrictMono nk ∧ Tendsto T atTop atTop ∧ ∀ (n : ℕ), P {ω | σ n (nk n) ω < min (τ n ω) ↑(T n)} ≤ (1 / 2) ^ n

Tactic:
refine ⟨mkStrictMonoAux nk, T, mkStrictMonoAux_strictMono nk, hT,
    fun n ↦ le_trans (EventuallyLE.measure_le ?_) (hnk n)⟩

Goal state after:
ι : Type u_1
Ω : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
P : Measure Ω
inst✝⁴ : ConditionallyCompleteLinearOrderBot ι
inst✝³ : TopologicalSpace ι
inst✝² : OrderTopology ι
𝓕 : Filtration ι mΩ
inst✝¹ : SecondCountableTopology ι
inst✝ : IsFiniteMeasure P
τ : ℕ → Ω → WithTop ι
σ : ℕ → ℕ → Ω → WithTop ι
hτ : IsLocalizingSequence 𝓕 τ P
hσ : ∀ (n : ℕ), IsLocalizingSequence 𝓕 (σ n) P
T : ℕ → ι
hT : Tendsto T atTop atTop
nk : ℕ → ℕ
hnk : ∀ (n : ℕ), P {ω | σ n (nk n) ω < min (τ n ω) ↑(T n)} ≤ (1 / 2) ^ n
n : ℕ
⊢ {ω | σ n (mkStrictMonoAux nk n) ω < min (τ n ω) ↑(T n)} ≤ᵐ[P] {ω | σ n (nk n) ω < min (τ n ω) ↑(T 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), X a) + ∫ (x : ℝ) in 0..↑N, 1 ∂ρ ≤ (∫ (a : Ω), X a) + 1

Tactic:
gcongr

Goal state after:
case h₂
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 := ⋯
this : IsProbabilityMeasure ρ
⊢ ∫ (x : ℝ) in 0..↑N, 1 ∂ρ ≤ 1
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
Ω'' : Type u_3
mΩ'' : MeasurableSpace Ω''
Y : Ω'' → ℝ
cY : ℝ≥0
inst✝¹ : SFinite ν
η : Kernel (Ω' × Ω) Ω''
inst✝ : IsZeroOrMarkovKernel η
hX : HasSubgaussianMGF X c κ ν
hY : HasSubgaussianMGF Y cY η (ν ⊗ₘ κ)
hκ : IsSFiniteKernel κ
q : ℚ
ω' : Ω'
hX_mgf : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
hX_int : Integrable (fun y ↦ rexp (↑q * X y)) (κ ω')
hY_mgf✝ : ∀ᵐ (b : Ω) ∂κ ω', ∀ (t : ℝ), mgf Y (η (ω', b)) t ≤ rexp (↑cY * t ^ 2 / 2)
h_int_mul : Integrable (fun ω ↦ rexp (↑q * (X ω.1 + Y ω.2))) ((κ ⊗ₖ η) ω')
ω : Ω
hY_mgf : mgf Y (η (ω', ω)) ↑q ≤ rexp (↑cY * ↑q ^ 2 / 2)
⊢ rexp (↑q * X ω) * ∫ (y : Ω''), rexp (↑q * Y y) ∂η (ω', ω) ≤ rexp (↑q * X ω) * rexp (↑cY * ↑q ^ 2 / 2)

Tactic:
gcongr

Goal state after:
case hbc
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
Ω'' : Type u_3
mΩ'' : MeasurableSpace Ω''
Y : Ω'' → ℝ
cY : ℝ≥0
inst✝¹ : SFinite ν
η : Kernel (Ω' × Ω) Ω''
inst✝ : IsZeroOrMarkovKernel η
hX : HasSubgaussianMGF X c κ ν
hY : HasSubgaussianMGF Y cY η (ν ⊗ₘ κ)
hκ : IsSFiniteKernel κ
q : ℚ
ω' : Ω'
hX_mgf : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
hX_int : Integrable (fun y ↦ rexp (↑q * X y)) (κ ω')
hY_mgf✝ : ∀ᵐ (b : Ω) ∂κ ω', ∀ (t : ℝ), mgf Y (η (ω', b)) t ≤ rexp (↑cY * t ^ 2 / 2)
h_int_mul : Integrable (fun ω ↦ rexp (↑q * (X ω.1 + Y ω.2))) ((κ ⊗ₖ η) ω')
ω : Ω
hY_mgf : mgf Y (η (ω', ω)) ↑q ≤ rexp (↑cY * ↑q ^ 2 / 2)
⊢ ∫ (y : Ω''), rexp (↑q * Y y) ∂η (ω', ω) ≤ rexp (↑cY * ↑q ^ 2 / 2)
Module: Mathlib.Probability.Moments.SubGaussian

Goal state before:
pp: Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
Ω'' : Type u_3
mΩ'' : MeasurableSpace Ω''
Y : Ω'' → ℝ
cY : ℝ≥0
inst✝¹ : SFinite ν
η : Kernel (Ω' × Ω) Ω''
inst✝ : IsZeroOrMarkovKernel η
hX : HasSubgaussianMGF X c κ ν
hY : HasSubgaussianMGF Y cY η (ν ⊗ₘ κ)
hκ : IsSFiniteKernel κ
q : ℚ
ω' : Ω'
hX_mgf : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
hX_int : Integrable (fun y ↦ rexp (↑q * X y)) (κ ω')
hY_mgf : ∀ᵐ (b : Ω) ∂κ ω', ∀ (t : ℝ), mgf Y (η (ω', b)) t ≤ rexp (↑cY * t ^ 2 / 2)
h_int_mul : Integrable (fun ω ↦ rexp (↑q * (X ω.1 + Y ω.2))) ((κ ⊗ₖ η) ω')
⊢ (∫ (a : Ω), rexp (↑q * X a) ∂κ ω') * rexp (↑cY * ↑q ^ 2 / 2) ≤ rexp (↑c * ↑q ^ 2 / 2) * rexp (↑cY * ↑q ^ 2 / 2)

Tactic:
gcongr

Goal state after:
case hbc
Ω : Type u_1
Ω' : Type u_2
mΩ : MeasurableSpace Ω
mΩ' : MeasurableSpace Ω'
ν : Measure Ω'
κ : Kernel Ω' Ω
X : Ω → ℝ
c : ℝ≥0
Ω'' : Type u_3
mΩ'' : MeasurableSpace Ω''
Y : Ω'' → ℝ
cY : ℝ≥0
inst✝¹ : SFinite ν
η : Kernel (Ω' × Ω) Ω''
inst✝ : IsZeroOrMarkovKernel η
hX : HasSubgaussianMGF X c κ ν
hY : HasSubgaussianMGF Y cY η (ν ⊗ₘ κ)
hκ : IsSFiniteKernel κ
q : ℚ
ω' : Ω'
hX_mgf : ∀ (t : ℝ), mgf X (κ ω') t ≤ rexp (↑c * t ^ 2 / 2)
hX_int : Integrable (fun y ↦ rexp (↑q * X y)) (κ ω')
hY_mgf : ∀ᵐ (b : Ω) ∂κ ω', ∀ (t : ℝ), mgf Y (η (ω', b)) t ≤ rexp (↑cY * t ^ 2 / 2)
h_int_mul : Integrable (fun ω ↦ rexp (↑q * (X ω.1 + Y ω.2))) ((κ ⊗ₖ η) ω')
⊢ ∫ (a : Ω), rexp (↑q * X a) ∂κ ω' ≤ rexp (↑c * ↑q ^ 2 / 2)