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内容涵盖： - 为什么用 Lean4 做数学证明（vs 传统证明） - 项目结构与文件依赖关系 - axiom vs theorem 核心概念 - 5 个证明文件逐行走读（Hermite/Uniqueness/Approx/Dirichlet/Planning） - 关键 Mathlib 定理对照表 - 常用证明策略速查表（linarith/nlinarith/ring/field_simp 等） - 如何添加新定理的完整步骤 - 调试技巧与常见错误解决
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# LeJEPA Lean 4 证明过程 How-To
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> 本文档面向想要**理解、修改或扩展** LeJEPA 形式化证明的读者。
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> 从"为什么用 Lean"到"如何写一个新定理"，逐步讲解。
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## 目录
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1. [为什么用 Lean 4 做数学证明](#1-为什么用-lean-4-做数学证明)
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2. [项目结构速览](#2-项目结构速览)
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3. [核心概念：axiom vs theorem](#3-核心概念axiom-vs-theorem)
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4. [定理 4.1 证明走读（Hermite.lean）](#4-定理-41-证明走读hermitelean)
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5. [定理 4.2 证明走读（Uniqueness.lean）](#5-定理-42-证明走读uniquenesslean)
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6. [命题 4.3 证明走读（Approx.lean）](#6-命题-43-证明走读approxlean)
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7. [附录 C 证明走读（Dirichlet.lean）](#7-附录-c-证明走读dirichletlean)
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8. [推论 4.5 证明走读（Planning.lean）](#8-推论-45-证明走读planninglean)
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9. [常用 Lean 4 证明策略速查](#9-常用-lean-4-证明策略速查)
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10. [如何添加新定理](#10-如何添加新定理)
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11. [调试技巧](#11-调试技巧)
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## 1. 为什么用 Lean 4 做数学证明
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### 传统数学证明的问题
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论文中的数学证明依赖人类读者的直觉填补细节。例如"由 Mehler 公式显然有…"这类表述，实际上隐藏了大量步骤。
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### Lean 4 的优势
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人类直觉证明 Lean 4 形式化证明
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───────────────── ─────────────────────────────
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"显然 ρᵈ ≤ ρ" pow_le_self_of_pos_lt_one ρ hρ0 hρ1 d hd
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"由求和不等式" Summable.tsum_le_tsum (fun d => ...) ...
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"等号成立当且仅当线性" equality_forces_degree_one sw ρ hρ0 hρ1 ...
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Lean 4 强制你**填补每一个逻辑跳跃**，编译通过即意味着证明无误。
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### Mathlib 的作用
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Mathlib 是 Lean 4 的数学库，包含：
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- 实分析（`Mathlib.Analysis.*`）
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- 内积空间（`Mathlib.Analysis.InnerProductSpace.*`）
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- 无穷级数（`Mathlib.Topology.Algebra.InfiniteSum.*`）
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- 线性代数（`Mathlib.LinearAlgebra.*`）
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LeJEPA 的证明大量复用 Mathlib 中已有的定理。
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## 2. 项目结构速览
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lean/
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├── lakefile.lean # 构建配置，声明 Mathlib 依赖
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├── lean-toolchain # 固定 Lean 版本：v4.28.0
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├── lake-manifest.json # 锁定所有依赖的精确 commit
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├── LeJEPA.lean # 顶层入口，import 所有子模块
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└── LeJEPA/
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├── Hermite.lean # 定理 4.1：线性可识别性（主路径）
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├── Uniqueness.lean # 定理 4.2：高斯唯一性
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├── Approx.lean # 命题 4.3：近似可识别性界
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├── Dirichlet.lean # 附录 C：Dirichlet 能量替代证明
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├── Planning.lean # 推论 4.5：规划等价
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├── PropApprox.lean # 命题 4.3 辅助引理
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├── ThmHermite.lean # 定理 4.1 辅助引理
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└── ThmDirichlet.lean # 附录 C 辅助引理
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```
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### 依赖关系
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Hermite.lean ──────────────────────────────► 定理 4.1
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│
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▼
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Uniqueness.lean ───────────────────────────► 定理 4.2
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│
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▼
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Approx.lean ───────────────────────────────► 命题 4.3
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│
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▼
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Dirichlet.lean ────────────────────────────► 附录 C（独立路径）
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Planning.lean ─────────────────────────────► 推论 4.5
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```
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## 3. 核心概念：axiom vs theorem
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### `theorem`（已验证）
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```lean
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theorem pow_le_self_of_pos_lt_one (ρ : ℝ) (hρ0 : 0 < ρ) (hρ1 : ρ ≤ 1)
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(d : ℕ) (hd : 1 ≤ d) : ρ ^ d ≤ ρ := by
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calc ρ ^ d ≤ ρ ^ 1 := pow_le_pow_of_le_one (le_of_lt hρ0) hρ1 hd
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_ = ρ := pow_one ρ
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```
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`theorem` 后面跟着 `:= by` 和完整的证明策略。Lean 会**机械地验证**每一步。
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### `axiom`（公理化）
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```lean
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axiom mehler_summability
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(sw : SpectralWeights) (ρ : ℝ) (hρ0 : 0 < ρ) (hρ1 : ρ < 1) :
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Summable (fun d => sw.w d * ρ ^ d)
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```
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`axiom` 是**无证明的假设**，用于：
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1. Mathlib 中存在但接口不匹配的结论（如 Mehler 公式）
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2. 需要测度论/概率论框架才能严格表述的结论
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> ⚠️ axiom 不影响已验证定理的正确性，但意味着这些结论的严格性依赖于公理的正确性。
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### `structure`（数据结构）
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```lean
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structure SpectralWeights where
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w : ℕ → ℝ -- 权重函数
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nonneg : ∀ d, 0 ≤ w d
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zero_degree : w 0 = 0
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summable : Summable w
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total_variance : ∑' d, w d = 1
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```
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`structure` 将相关数据和约束打包，类似于数学中的"设 w 满足以下条件"。
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## 4. 定理 4.1 证明走读（Hermite.lean）
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### 数学陈述
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> 若 h : ℝⁿ → ℝⁿ 满足 h(z) ~ N(0,Iₙ) 且最小化对齐损失，则 h(z) = Uz，U ∈ O(n)。
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### 证明链
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Mehler 公式（axiom）
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↓
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corr_i = Σ_d w_d ρᵈ（axiom: correlation_eq_spectral_sum）
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↓
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corr_i ≤ ρ（VERIFIED: correlation_le_rho）
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↓
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𝓛(h) ≥ 2(1-ρ)n（VERIFIED: loss_lower_bound）
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↓
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𝓛(h) = 2(1-ρ)n → 每个 corr_i = ρ（VERIFIED: Finset.sum_lt_sum）
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↓
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corr_i = ρ → w_d = 0 for d ≥ 2（VERIFIED: equality_forces_degree_one）
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↓
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h 是线性的（axiom: linear_of_degree_one）
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↓
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h 是正交的（axiom: orthogonal_of_gaussian_linear）
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```
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### 关键引理逐行解析
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#### `correlation_le_rho`（相关性上界）
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```lean
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theorem correlation_le_rho (sw : SpectralWeights) (ρ : ℝ)
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(hρ0 : 0 < ρ) (hρ1 : ρ < 1)
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(hsum : Summable (fun d => sw.w d * ρ ^ d)) :
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∑' d, sw.w d * ρ ^ d ≤ ρ := by
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calc ∑' d, sw.w d * ρ ^ d
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≤ ∑' d, sw.w d * ρ := -- 逐项 w_d·ρᵈ ≤ w_d·ρ
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hsum.tsum_le_tsum
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(fun d => spectral_term_le sw ρ hρ0 (le_of_lt hρ1) d)
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(summable_spectral_upper sw ρ)
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_ = ρ := tsum_spectral_upper sw ρ -- Σ w_d·ρ = ρ（因为 Σ w_d = 1）
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```
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**关键 Mathlib 定理**：
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- [`Summable.tsum_le_tsum`](https://leanprover-community.github.io/mathlib4_docs/Mathlib/Topology/Algebra/InfiniteSum/Order.html)：若逐项 f(d) ≤ g(d) 且两者可求和，则 Σf ≤ Σg
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- [`tsum_mul_right`](https://leanprover-community.github.io/mathlib4_docs/Mathlib/Topology/Algebra/InfiniteSum/Ring.html)：Σ(a_d · c) = (Σ a_d) · c
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#### `equality_forces_degree_one`（等号强制线性）
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```lean
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-- 反证法：假设存在 d₀ ≥ 2 使得 w_{d₀} > 0
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by_contra h
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push_neg at h
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obtain ⟨d₀, hd₀_ge, hd₀_ne⟩ := h
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-- 在 d₀ 处有严格不等式：w_{d₀}·ρ^{d₀} < w_{d₀}·ρ
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have hstrict : sw.w d₀ * ρ ^ d₀ < sw.w d₀ * ρ := ...
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-- 由 tsum_lt_tsum：Σ w_d·ρᵈ < Σ w_d·ρ = ρ
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-- 但假设 Σ w_d·ρᵈ = ρ，矛盾
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```
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**关键 Mathlib 定理**：
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- [`Summable.tsum_lt_tsum`](https://leanprover-community.github.io/mathlib4_docs/Mathlib/Topology/Algebra/InfiniteSum/Order.html)：若存在一项严格小且其余项 ≤，则 tsum 严格小
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#### `hermite_identifiability`（主定理组装）
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```lean
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theorem hermite_identifiability ... := by
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-- Step 1: 每个相关性 ≤ ρ
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have hcorr_le : ∀ i, enc.correlation i ≤ ρ := ...
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-- Step 2: 最优时每个相关性 = ρ（反证：若某个 < ρ，则损失 > 2(1-ρ)n）
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have hcorr_eq_rho : ∀ i, enc.correlation i = ρ := by
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by_contra hne; push_neg at hne
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obtain ⟨i₀, hi₀⟩ := hne
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-- Finset.sum_lt_sum：一项严格小 → 总和严格小 → 损失严格大
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have hsum_lt : ∑ i, enc.correlation i < ∑ _i, ρ :=
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Finset.sum_lt_sum (fun i _ => hcorr_le i) ⟨i₀, ..., hi₀_lt⟩
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...
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-- Step 3: 相关性 = ρ → 度数集中在 1
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have hdeg : ∀ i d, 2 ≤ d → (enc.spectrum i).w d = 0 := ...
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-- Step 4-5: 线性 + 正交（axiom）
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obtain ⟨M, hM⟩ := linear_of_degree_one enc hdeg
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obtain ⟨U, hU⟩ := orthogonal_of_gaussian_linear M hnorm_M
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exact ⟨U, fun z => by rw [hM z, hU z]⟩
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```
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## 5. 定理 4.2 证明走读（Uniqueness.lean）
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### 数学陈述
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> 转移算子的第一个非常数特征函数是仿射的，当且仅当 p 是高斯分布。
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### 核心代数步骤
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```lean
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-- SL 特征方程：K · score(z) · a = −ev·(az + b)
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-- 目标：推出 score(z) = αz + β，其中 α < 0
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theorem score_affine_of_eigenfunction
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(lc : LatentComponent) (a b : ℝ) (ha : a ≠ 0)
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(heigen : ∀ z, lc.K * lc.score z * a = -(lc.ev * (a * z + b))) :
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∃ (α β : ℝ), α < 0 ∧ (∀ z, lc.score z = α * z + β) := by
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refine ⟨-(lc.ev / lc.K), -(lc.ev * b / (lc.K * a)), ?_, ?_⟩
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· -- α = −ev/K < 0（因为 ev > 0, K > 0）
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have := div_pos lc.hev lc.hK; linarith
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· -- 代数化简：从特征方程解出 score(z)
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intro z
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have hKa_ne : lc.K * a ≠ 0 := mul_ne_zero (ne_of_gt lc.hK) ha
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have h1 : lc.score z = -(lc.ev * (a * z + b)) / (lc.K * a) := by
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field_simp at h ⊢; linarith
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rw [h1]; field_simp; ring
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```
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**关键策略**：
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- `field_simp`：自动化简含除法的等式（需要非零条件）
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- `ring`：纯代数恒等式验证
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- `linarith`：线性算术推理
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## 6. 命题 4.3 证明走读（Approx.lean）
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### 数学陈述
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> 𝔼[‖h(z) − Qz‖²] ≤ D + (ε + D)²，其中 D = δ/(2ρ(1−ρ))
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### 四步证明结构
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```
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Step 1: 谱间隙控制非线性能量
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δ ≥ 2ρ(1−ρ)·W_nl → W_nl ≤ D
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Step 2: 极分解给出线性偏差
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‖M−Q‖ ≤ ε + W_nl → ‖M−Q‖² ≤ (ε+W_nl)²
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Step 3: Pythagorean 分解（axiom）
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total_error = ‖M−Q‖² + W_nl
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Step 4: 单调性
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W_nl ≤ D → (ε+W_nl)²+W_nl ≤ (ε+D)²+D
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```
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### `nonlinear_energy_le_D`（Step 1）
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```lean
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theorem nonlinear_energy_le_D
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(ρ δ W_nl : ℝ) (hρ0 : 0 < ρ) (hρ1 : ρ < 1)
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(hgap : δ ≥ 2 * ρ * (1 - ρ) * W_nl) :
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W_nl ≤ δ / (2 * ρ * (1 - ρ)) := by
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have hsgap : (0 : ℝ) < 2 * ρ * (1 - ρ) := two_spectral_gap_pos ρ hρ0 hρ1
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rw [le_div_iff₀ hsgap] -- W_nl ≤ δ/c ↔ W_nl·c ≤ δ（c > 0）
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linarith
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```
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### `bound_monotone`（Step 4）
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```lean
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theorem bound_monotone (ε W_nl D : ℝ)
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(hle : W_nl ≤ D) :
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(ε + W_nl) ^ 2 + W_nl ≤ (ε + D) ^ 2 + D := by
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have h1 : ε + W_nl ≤ ε + D := by linarith
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nlinarith [sq_nonneg (ε + D - ε - W_nl)]
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-- nlinarith 处理非线性算术：(ε+D)²-(ε+W_nl)² = (D-W_nl)(2ε+D+W_nl) ≥ 0
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```
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**关键策略**：
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- `le_div_iff₀`：将 `a ≤ b/c`（c > 0）转化为 `a*c ≤ b`
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- `nlinarith`：非线性算术推理，可处理平方项
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## 7. 附录 C 证明走读（Dirichlet.lean）
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### 数学陈述
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> C¹ 微分同胚 + 保高斯测度 + 正交 Jacobian → h(z) = Uz
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### 证明链（Step 3-6 已验证）
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```
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正交 Jacobian（假设）
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↓
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h 是 1-Lipschitz（MVT，VERIFIED）
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↓
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h⁻¹ 也是 1-Lipschitz（IFT + MVT，VERIFIED）
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↓
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双 Lipschitz → 全局等距（VERIFIED）
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↓
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Mazur–Ulam（axiom）→ h(z) = Az + b
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↓
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h(0) = 0 → b = 0（VERIFIED）
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↓
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A 保范数 → A 是线性等距（VERIFIED）
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```
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### `lipschitz_of_orthogonal_jacobian`（MVT 应用）
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```lean
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theorem lipschitz_of_orthogonal_jacobian
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(h : GaussianDiffeo n)
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(horth : ∀ z v, ‖h.jacobian z v‖ = ‖v‖) :
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LipschitzWith 1 h.toFun := by
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apply lipschitzWith_of_nnnorm_fderiv_le (𝕜 := ℝ)
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· intro x; exact (h.hasFDeriv x).differentiableAt
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· intro x
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have hfderiv : fderiv ℝ h.toFun x = h.jacobian x :=
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(h.hasFDeriv x).fderiv
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rw [hfderiv, ContinuousLinearMap.opNNNorm_le_iff]
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intro y; simp only [one_mul]
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exact_mod_cast le_of_eq (horth x y)
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```
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**关键 Mathlib 定理**：
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- [`lipschitzWith_of_nnnorm_fderiv_le`](https://leanprover-community.github.io/mathlib4_docs/Mathlib/Analysis/Calculus/MeanValue.html)：MVT 的 Lipschitz 版本
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- `ContinuousLinearMap.opNNNorm_le_iff`：算子范数的等价刻画
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### `isometry_of_bilipschitz`（双 Lipschitz → 等距）
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```lean
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theorem isometry_of_bilipschitz ... := by
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rw [isometry_iff_dist_eq]
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intro x y
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apply le_antisymm
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· -- dist(hx,hy) ≤ dist(x,y)：正向 Lipschitz
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have hfwd := hlip.dist_le_mul x y
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simp only [NNReal.coe_one, one_mul] at hfwd; exact hfwd
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||
· -- dist(x,y) ≤ dist(hx,hy)：对 h⁻¹ 用 Lipschitz
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have hbwd := hinvlip.dist_le_mul (h.toFun x) (h.toFun y)
|
||
-- h⁻¹(h(x)) = x，h⁻¹(h(y)) = y
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rw [hx, hy] at hbwd; exact hbwd
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```
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---
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## 8. 推论 4.5 证明走读（Planning.lean）
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### 数学陈述
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> 对任意 O(n)-不变代价函数，在学习潜空间和真实潜空间中的最优值和最优计划完全一致。
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### 核心定理：`planning_equivalence`
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```lean
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theorem planning_equivalence ... := by
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unfold totalCost
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-- 阶段代价等价：对每个时间步 t
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have hstage :
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(∑ t, E_hat.stage_exp a (Q z) t cp.stage_cost)
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= ∑ t, E.stage_exp a z t cp.stage_cost := by
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apply Finset.sum_congr rfl
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intro t _
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exact stage_cost_equiv cp Q E_hat E hinv a z t
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||
-- 终端代价等价
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have hterm := terminal_cost_equiv cp Q E_hat E hinv a z
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rw [hstage, hterm]
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```
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||
### `stage_cost_equiv`（阶段代价等价）
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```lean
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-- 关键步骤：O(n)-不变性 + 轨迹推前 → 代价相等
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theorem stage_cost_equiv ... := by
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rw [stage_pushforward E_hat E Q a z t cp.stage_cost]
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-- 推前后：E_hat.stage_exp a (Qz) t c = E.stage_exp a z t (c ∘ Q)
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-- 由 O(n)-不变性：c(Q z', act) = c(z', act)
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have hfun : (fun z' act => cp.stage_cost (Q z') act) = cp.stage_cost := by
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funext z'; funext act
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exact hinv.1 z' act -- IsOrthogonalInvariant 的第一个分量
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||
rw [hfun]
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```
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---
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## 9. 常用 Lean 4 证明策略速查
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| 策略 | 用途 | 示例 |
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|------|------|------|
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| `linarith` | 线性算术（加减乘常数） | `linarith [h1, h2]` |
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| `nlinarith` | 非线性算术（含平方） | `nlinarith [sq_nonneg x]` |
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||
| `ring` | 纯代数恒等式 | `ring` |
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||
| `field_simp` | 化简含除法的等式 | `field_simp [hne]` |
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||
| `simp` | 自动化简 | `simp [lemma1, lemma2]` |
|
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| `exact` | 精确匹配 | `exact h` |
|
||
| `exact_mod_cast` | 带类型转换的精确匹配 | `exact_mod_cast h` |
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||
| `apply` | 应用定理（留下子目标） | `apply mul_pos` |
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||
| `rw` | 重写（等式替换） | `rw [h1, h2]` |
|
||
| `calc` | 链式计算 | `calc a ≤ b := ... _ = c := ...` |
|
||
| `by_contra` | 反证法 | `by_contra h; push_neg at h` |
|
||
| `push_neg` | 将否定推入量词 | `push_neg at h` |
|
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| `obtain` | 解构存在量词 | `obtain ⟨x, hx⟩ := h` |
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| `intro` | 引入假设/变量 | `intro x hx` |
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| `funext` | 函数外延性 | `funext x` |
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| `constructor` | 分解 And/Iff | `constructor` |
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| `refine` | 部分填充目标 | `refine ⟨_, _, ?_, ?_⟩` |
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| `set` | 引入局部定义 | `set D := δ / (2*ρ*(1-ρ)) with hD_def` |
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## 10. 如何添加新定理
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### 步骤 1：确定数学内容
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例如，想证明"当 n=1 时，相关性上界是紧的"。
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### 步骤 2：在合适的文件中添加
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```lean
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-- 在 Hermite.lean 末尾添加
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/-- 当 n=1 且 w₁=1 时，相关性恰好等于 ρ。 -/
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theorem correlation_tight_when_linear
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(sw : SpectralWeights)
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(hlin : ∀ d, 2 ≤ d → sw.w d = 0)
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(ρ : ℝ) (hρ0 : 0 < ρ) (hρ1 : ρ < 1)
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(hsum : Summable (fun d => sw.w d * ρ ^ d)) :
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∑' d, sw.w d * ρ ^ d = ρ := by
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-- 由 hlin，所有 d ≥ 2 的项为 0
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-- 由 w₀ = 0（zero_degree），只剩 d=1 项
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-- w₁ = 1（由 total_variance 和其他项为 0）
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sorry -- 待完成
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```
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### 步骤 3：填写证明
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```lean
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-- 将 tsum 分解为 d=0, d=1, d≥2 三部分
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have h_ge2 : ∀ d, 2 ≤ d → sw.w d * ρ ^ d = 0 := by
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intro d hd; simp [hlin d hd]
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have h0 : sw.w 0 * ρ ^ 0 = 0 := by simp [sw.zero_degree]
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-- 利用 tsum_eq_single 或手动计算
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...
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```
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### 步骤 4：编译验证
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```bash
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cd lean
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lake build LeJEPA.Hermite
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```
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### 步骤 5：检查无 sorry
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```bash
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grep -n "sorry" LeJEPA/Hermite.lean
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```
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## 11. 调试技巧
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### 查看当前目标
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在证明中插入 `?` 或使用 `#check` 查看类型：
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```lean
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theorem my_thm ... := by
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intro h
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-- 此时在 VS Code 中将鼠标悬停在下一行可看到当前目标
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exact? -- 让 Lean 搜索可用的定理
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```
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### 使用 `#check` 查看定理类型
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```lean
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#check Summable.tsum_le_tsum
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-- Summable.tsum_le_tsum : Summable g → (∀ b, f b ≤ g b) → Summable f → tsum f ≤ tsum g
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```
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### 使用 `example` 快速测试
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```lean
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-- 不需要命名，快速验证一个小引理
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example (a b : ℝ) (ha : 0 < a) (hb : 0 < b) : 0 < a * b :=
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mul_pos ha hb
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```
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### 常见错误及解决
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| 错误 | 原因 | 解决 |
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| `unknown identifier 'xxx'` | 引理名拼写错误 | 用 `exact?` 搜索 |
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| `type mismatch` | 类型不匹配 | 检查隐式参数，用 `exact_mod_cast` |
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| `failed to synthesize instance` | 缺少类型类实例 | 检查 import，添加 `[...]` 实例 |
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| `maximum recursion depth` | 证明太复杂 | 增加 `set_option maxHeartbeats` |
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| `tactic 'exact' failed` | |