-- File: optlib/Optlib/Algorithm/GD/GradientDescentStronglyConvex.lean
Theorem statement:
theorem extracted_formal_statement_18.{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;
            inner (alpha - m • beta) (x - y) ≥ 1 / (↑l - m) * ‖alpha - m • beta‖ ^ 2 →
              g' x - g' y = alpha - m • beta →
                ∀ (u v : E),
                  ‖u‖ ^ 2 - m * inner u v * 2 + ‖m • v‖ ^ 2 = ‖u‖ ^ 2 - m * inner u v * 2 + m ^ 2 * ‖v‖ ^ 2 →
                    ‖u‖ ^ 2 - m * inner u v * 2 + (‖m‖ * ‖v‖) ^ 2 =
                      ‖u‖ ^ 2 - m * inner u v * 2 + m ^ 2 * ‖v‖ ^ 2 := 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 : inner (alpha - m • beta) (x - y) ≥ 1 / (↑l - m) * ‖alpha - m • beta‖ ^ 2
eq2 : g' x - g' y = alpha - m • beta
u v : E
⊢ ‖u‖ ^ 2 - m * inner u v * 2 + ‖m • v‖ ^ 2 = ‖u‖ ^ 2 - m * inner u v * 2 + m ^ 2 * ‖v‖ ^ 2

Tactic: rw [norm_smul]

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 : inner (alpha - m • beta) (x - y) ≥ 1 / (↑l - m) * ‖alpha - m • beta‖ ^ 2
 eq2 : g' x - g' y = alpha - m • beta
 u v : E
 ⊢ ‖u‖ ^ 2 - m * inner u v * 2 + (‖m‖ * ‖v‖) ^ 2 = ‖u‖ ^ 2 - m * inner u v * 2 + m ^ 2 * ‖v‖ ^ 2]

Premises used:
norm_smul : ∀ {α : Type u_1} {β : Type u_2} [inst : NormedDivisionRing α] [inst_3 : SeminormedAddGroup β]
  [inst_4 : MulActionWithZero α β] [inst_5 : IsBoundedSMul α β] (r : α) (x : β), ‖r • x‖ = ‖r‖ * ‖x‖