-- File: optlib/Optlib/Algorithm/GD/GradientDescentStronglyConvex.lean
Theorem statement:
theorem extracted_formal_statement_42.{u_1} {E : Type u_1} [inst : NormedAddCommGroup E] [inst_1 : InnerProductSpace ℝ E]
  [inst_2 : CompleteSpace E] {f : E → ℝ} {m : ℝ} {f' : E → E} {x y : E} {l : NNReal} (mp : m > 0)
  (hf : ∀ (x : E), HasGradientAt f (f' x) x) (h₂ : LipschitzWith l f') (hl : ↑l > 0) (cov : Convex ℝ univ)
  (hsc :
    ∀ ⦃x : E⦄,
      x ∈ univ →
        ∀ ⦃y : E⦄,
          y ∈ univ →
            ∀ ⦃a b : ℝ⦄,
              0 ≤ a → 0 ≤ b → a + b = 1 → f (a • x + b • y) ≤ a • f x + b • f y - a * b * (m / 2 * ‖x - y‖ ^ 2)) :
  let phi := fun x => ↑l / 2 * ‖x‖ ^ 2 - f x;
  ConvexOn ℝ univ phi →
    let g := fun x => f x - m / 2 * ‖x‖ ^ 2;
    let g' := fun x => f' x - m • x;
    let h := fun x => (↑l - m) / 2 * ‖x‖ ^ 2 - g x;
    (∀ (x : E), HasGradientAt g (g' x) x) →
      ConvexOn ℝ univ g →
        ConvexOn ℝ univ h →
          ¬0 < ↑l - m →
            let alpha := f' x - f' y;
            let beta := x - y;
            m * ‖beta‖ ^ 2 ≤ inner alpha beta →
              1 / ↑l * ‖alpha‖ ^ 2 ≤ inner alpha beta →
                0 < m + ↑l →
                  ∀ (u v : E),
                    m * ‖v‖ ^ 2 ≤ inner u v →
                      1 / ↑l * ‖u‖ ^ 2 ≤ inner u v → m * m * ‖v‖ ^ 2 ≤ m * inner u v → 0 < m := sorry

Tactic state before:
E : Type u_1
inst✝² : NormedAddCommGroup E
inst✝¹ : InnerProductSpace ℝ E
inst✝ : CompleteSpace E
f : E → ℝ
m : ℝ
f' : E → E
x y : E
l : NNReal
mp : m > 0
hf : ∀ (x : E), HasGradientAt f (f' x) x
h₂ : LipschitzWith l f'
hl : ↑l > 0
cov : Convex ℝ univ
hsc :
  ∀ ⦃x : E⦄,
    x ∈ univ →
      ∀ ⦃y : E⦄,
        y ∈ univ →
          ∀ ⦃a b : ℝ⦄, 0 ≤ a → 0 ≤ b → a + b = 1 → f (a • x + b • y) ≤ a • f x + b • f y - a * b * (m / 2 * ‖x - y‖ ^ 2)
phi : E → ℝ := fun x => ↑l / 2 * ‖x‖ ^ 2 - f x
convphi : ConvexOn ℝ univ phi
g : E → ℝ := fun x => f x - m / 2 * ‖x‖ ^ 2
g' : E → E := fun x => f' x - m • x
h : E → ℝ := fun x => (↑l - m) / 2 * ‖x‖ ^ 2 - g x
gderiv : ∀ (x : E), HasGradientAt g (g' x) x
convg : ConvexOn ℝ univ g
convh : ConvexOn ℝ univ h
coef : ¬0 < ↑l - m
alpha : E := f' x - f' y
beta : E := x - y
eq1 : m * ‖beta‖ ^ 2 ≤ inner alpha beta
eq2 : 1 / ↑l * ‖alpha‖ ^ 2 ≤ inner alpha beta
mlpos : 0 < m + ↑l
u v : E
h1 : m * ‖v‖ ^ 2 ≤ inner u v
h2 : 1 / ↑l * ‖u‖ ^ 2 ≤ inner u v
⊢ m * m * ‖v‖ ^ 2 ≤ m * inner u v

Tactic: rw [mul_assoc, mul_le_mul_left]

Tactic state after:
[E : Type u_1
 inst✝² : NormedAddCommGroup E
 inst✝¹ : InnerProductSpace ℝ E
 inst✝ : CompleteSpace E
 f : E → ℝ
 m : ℝ
 f' : E → E
 x y : E
 l : NNReal
 mp : m > 0
 hf : ∀ (x : E), HasGradientAt f (f' x) x
 h₂ : LipschitzWith l f'
 hl : ↑l > 0
 cov : Convex ℝ univ
 hsc :
   ∀ ⦃x : E⦄,
     x ∈ univ →
       ∀ ⦃y : E⦄,
         y ∈ univ →
           ∀ ⦃a b : ℝ⦄,
             0 ≤ a → 0 ≤ b → a + b = 1 → f (a • x + b • y) ≤ a • f x + b • f y - a * b * (m / 2 * ‖x - y‖ ^ 2)
 phi : E → ℝ := fun x => ↑l / 2 * ‖x‖ ^ 2 - f x
 convphi : ConvexOn ℝ univ phi
 g : E → ℝ := fun x => f x - m / 2 * ‖x‖ ^ 2
 g' : E → E := fun x => f' x - m • x
 h : E → ℝ := fun x => (↑l - m) / 2 * ‖x‖ ^ 2 - g x
 gderiv : ∀ (x : E), HasGradientAt g (g' x) x
 convg : ConvexOn ℝ univ g
 convh : ConvexOn ℝ univ h
 coef : ¬0 < ↑l - m
 alpha : E := f' x - f' y
 beta : E := x - y
 eq1 : m * ‖beta‖ ^ 2 ≤ inner alpha beta
 eq2 : 1 / ↑l * ‖alpha‖ ^ 2 ≤ inner alpha beta
 mlpos : 0 < m + ↑l
 u v : E
 h1 : m * ‖v‖ ^ 2 ≤ inner u v
 h2 : 1 / ↑l * ‖u‖ ^ 2 ≤ inner u v
 ⊢ m * ‖v‖ ^ 2 ≤ inner u v,
 E : Type u_1
 inst✝² : NormedAddCommGroup E
 inst✝¹ : InnerProductSpace ℝ E
 inst✝ : CompleteSpace E
 f : E → ℝ
 m : ℝ
 f' : E → E
 x y : E
 l : NNReal
 mp : m > 0
 hf : ∀ (x : E), HasGradientAt f (f' x) x
 h₂ : LipschitzWith l f'
 hl : ↑l > 0
 cov : Convex ℝ univ
 hsc :
   ∀ ⦃x : E⦄,
     x ∈ univ →
       ∀ ⦃y : E⦄,
         y ∈ univ →
           ∀ ⦃a b : ℝ⦄,
             0 ≤ a → 0 ≤ b → a + b = 1 → f (a • x + b • y) ≤ a • f x + b • f y - a * b * (m / 2 * ‖x - y‖ ^ 2)
 phi : E → ℝ := fun x => ↑l / 2 * ‖x‖ ^ 2 - f x
 convphi : ConvexOn ℝ univ phi
 g : E → ℝ := fun x => f x - m / 2 * ‖x‖ ^ 2
 g' : E → E := fun x => f' x - m • x
 h : E → ℝ := fun x => (↑l - m) / 2 * ‖x‖ ^ 2 - g x
 gderiv : ∀ (x : E), HasGradientAt g (g' x) x
 convg : ConvexOn ℝ univ g
 convh : ConvexOn ℝ univ h
 coef : ¬0 < ↑l - m
 alpha : E := f' x - f' y
 beta : E := x - y
 eq1 : m * ‖beta‖ ^ 2 ≤ inner alpha beta
 eq2 : 1 / ↑l * ‖alpha‖ ^ 2 ≤ inner alpha beta
 mlpos : 0 < m + ↑l
 u v : E
 h1 : m * ‖v‖ ^ 2 ≤ inner u v
 h2 : 1 / ↑l * ‖u‖ ^ 2 ≤ inner u v
 ⊢ 0 < m]

Premises used:
mul_le_mul_left : ∀ {α : Type u_3} {a b c : α} [inst : Mul α] [inst_3 : Zero α] [inst_4 : Preorder α]
  [inst_5 : PosMulMono α] [inst_6 : PosMulReflectLE α], 0 < a → (a * b ≤ a * c ↔ b ≤ c)
mul_assoc : ∀ {G : Type u_1} [inst : Semigroup G] (a b c : G), a * b * c = a * (b * c)