-- File: optlib/Optlib/Algorithm/ProximalGradient.lean
Theorem statement:
theorem extracted_formal_statement_43.{u_1} {E : Type u_1} [inst : NormedAddCommGroup E] [inst_1 : InnerProductSpace ℝ E]
  [inst_2 : CompleteSpace E] [inst_3 : ProperSpace E] {x₀ : E} {f : E → ℝ} {f' : E → E} {h : E → ℝ}
  {alg : proximal_gradient_method f h f' x₀} (th : ContinuousOn (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h) univ)
  (th' : ConvexOn ℝ univ (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h)) :
  let Gt := fun x =>
    (1 / proximal_gradient_method.t f h f' x₀) •
      (x -
        prox_point_c' (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h) (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • f' x) th
          th');
  let φ := fun x => f x + h x;
  (∀ (z : E), Gt z - f' z ∈ SubderivAt h (z - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt z)) →
    (∀ (x : E),
        f (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
          f x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner (f' x) (Gt x) +
            proximal_gradient_method.t f h f' x₀ ^ 2 * ↑(proximal_gradient_method.L f h f' x₀) / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2) →
      (∀ (x : E),
          f (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
            f x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner (f' x) (Gt x) +
              proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2) →
        (∀ (x z : E), f x + inner (f' x) (z - x) ≤ f z) →
          (∀ (x z : E),
              h (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) +
                  inner (Gt x - f' x) (z - x + proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
                h z) →
            (∀ (x z : E),
                h (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
                  h z - inner (Gt x - f' x) (z - x + proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x)) →
              (∀ (x z : E),
                  φ (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
                    φ z + inner (Gt x) (x - z) - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2) →
                ∀ (p q : E),
                  inner q p * 2 - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * ‖p‖ ^ 2 =
                      proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner q p * (proximal_gradient_method.t f h f' x₀)⁻¹ * 2 -
                        (proximal_gradient_method.t f h f' x₀)⁻¹ *
                          (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * ‖p‖ ^ 2) →
                    inner q p * 2 - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * ‖p‖ ^ 2 =
                      inner q p * 1 * 2 -
                        (proximal_gradient_method.t f h f' x₀)⁻¹ *
                            (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * proximal_gradient_method.t f h f' x₀) *
                          ‖p‖ ^ 2 := sorry

Tactic state before:
E : Type u_1
inst✝³ : NormedAddCommGroup E
inst✝² : InnerProductSpace ℝ E
inst✝¹ : CompleteSpace E
inst✝ : ProperSpace E
x₀ : E
f : E → ℝ
f' : E → E
h : E → ℝ
alg : proximal_gradient_method f h f' x₀
k : ℕ+
th : ContinuousOn (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h) univ
th' : ConvexOn ℝ univ (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h)
Gt : E → E :=
  fun x =>
    (1 / proximal_gradient_method.t f h f' x₀) •
      (x -
        prox_point_c' (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h) (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • f' x) th
          th')
φ : E → ℝ := fun x => f x + h x
hG : ∀ (z : E), Gt z - f' z ∈ SubderivAt h (z - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt z)
fieq1 :
  ∀ (x : E),
    f (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
      f x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner (f' x) (Gt x) +
        proximal_gradient_method.t f h f' x₀ ^ 2 * ↑(proximal_gradient_method.L f h f' x₀) / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2
fieq2 :
  ∀ (x : E),
    f (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
      f x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner (f' x) (Gt x) +
        proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2
fieq3 : ∀ (x z : E), f x + inner (f' x) (z - x) ≤ f z
hieq1 :
  ∀ (x z : E),
    h (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) +
        inner (Gt x - f' x) (z - x + proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
      h z
hieq2 :
  ∀ (x z : E),
    h (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
      h z - inner (Gt x - f' x) (z - x + proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x)
univieq :
  ∀ (x z : E),
    φ (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
      φ z + inner (Gt x) (x - z) - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2
x p q : E
⊢ inner q p * 2 - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * ‖p‖ ^ 2 =
    proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner q p * (proximal_gradient_method.t f h f' x₀)⁻¹ * 2 -
      (proximal_gradient_method.t f h f' x₀)⁻¹ *
        (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * ‖p‖ ^ 2)

Tactic: rw [mul_comm _ (inner q p), mul_assoc _ alg.t, mul_inv_cancel₀, ← mul_assoc]

Tactic state after:
[E : Type u_1
 inst✝³ : NormedAddCommGroup E
 inst✝² : InnerProductSpace ℝ E
 inst✝¹ : CompleteSpace E
 inst✝ : ProperSpace E
 x₀ : E
 f : E → ℝ
 f' : E → E
 h : E → ℝ
 alg : proximal_gradient_method f h f' x₀
 k : ℕ+
 th : ContinuousOn (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h) univ
 th' : ConvexOn ℝ univ (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h)
 Gt : E → E :=
   fun x =>
     (1 / proximal_gradient_method.t f h f' x₀) •
       (x -
         prox_point_c' (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h) (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • f' x) th
           th')
 φ : E → ℝ := fun x => f x + h x
 hG : ∀ (z : E), Gt z - f' z ∈ SubderivAt h (z - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt z)
 fieq1 :
   ∀ (x : E),
     f (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       f x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner (f' x) (Gt x) +
         proximal_gradient_method.t f h f' x₀ ^ 2 * ↑(proximal_gradient_method.L f h f' x₀) / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2
 fieq2 :
   ∀ (x : E),
     f (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       f x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner (f' x) (Gt x) +
         proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2
 fieq3 : ∀ (x z : E), f x + inner (f' x) (z - x) ≤ f z
 hieq1 :
   ∀ (x z : E),
     h (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) +
         inner (Gt x - f' x) (z - x + proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       h z
 hieq2 :
   ∀ (x z : E),
     h (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       h z - inner (Gt x - f' x) (z - x + proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x)
 univieq :
   ∀ (x z : E),
     φ (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       φ z + inner (Gt x) (x - z) - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2
 x p q : E
 ⊢ inner q p * 2 - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * ‖p‖ ^ 2 =
     inner q p * 1 * 2 -
       (proximal_gradient_method.t f h f' x₀)⁻¹ *
           (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * proximal_gradient_method.t f h f' x₀) *
         ‖p‖ ^ 2,
 E : Type u_1
 inst✝³ : NormedAddCommGroup E
 inst✝² : InnerProductSpace ℝ E
 inst✝¹ : CompleteSpace E
 inst✝ : ProperSpace E
 x₀ : E
 f : E → ℝ
 f' : E → E
 h : E → ℝ
 alg : proximal_gradient_method f h f' x₀
 k : ℕ+
 th : ContinuousOn (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h) univ
 th' : ConvexOn ℝ univ (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h)
 Gt : E → E :=
   fun x =>
     (1 / proximal_gradient_method.t f h f' x₀) •
       (x -
         prox_point_c' (proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • h) (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • f' x) th
           th')
 φ : E → ℝ := fun x => f x + h x
 hG : ∀ (z : E), Gt z - f' z ∈ SubderivAt h (z - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt z)
 fieq1 :
   ∀ (x : E),
     f (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       f x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner (f' x) (Gt x) +
         proximal_gradient_method.t f h f' x₀ ^ 2 * ↑(proximal_gradient_method.L f h f' x₀) / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2
 fieq2 :
   ∀ (x : E),
     f (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       f x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ * inner (f' x) (Gt x) +
         proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2
 fieq3 : ∀ (x z : E), f x + inner (f' x) (z - x) ≤ f z
 hieq1 :
   ∀ (x z : E),
     h (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) +
         inner (Gt x - f' x) (z - x + proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       h z
 hieq2 :
   ∀ (x z : E),
     h (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       h z - inner (Gt x - f' x) (z - x + proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x)
 univieq :
   ∀ (x z : E),
     φ (x - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt x) ≤
       φ z + inner (Gt x) (x - z) - proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt x‖ ^ 2
 x p q : E
 ⊢ proximal_gradient_method.t f h f' x₀ ≠ 0]

Premises used:
mul_inv_cancel₀ : ∀ {G₀ : Type u} [inst : GroupWithZero G₀] {a : G₀}, a ≠ 0 → a * a⁻¹ = 1
mul_comm : ∀ {G : Type u_1} [inst : CommMagma G] (a b : G), a * b = b * a
mul_assoc : ∀ {G : Type u_1} [inst : Semigroup G] (a b c : G), a * b * c = a * (b * c)