import Mathlib
import Optlib


open Set

theorem extracted_formal_statement_52.{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) →
                (∀ (i : ℕ),
                    proximal_gradient_method.x f h f' x₀ (i + 1) =
                      proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
                        proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)) →
                  ∀ (i : ℕ),
                    φ
                            (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
                              proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)) -
                          φ (proximal_gradient_method.xm f h f' x₀) ≤
                        1 / (2 * proximal_gradient_method.t f h f' x₀) *
                          (‖proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i - proximal_gradient_method.xm f h f' x₀‖ ^ 2 -
                            ‖proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
                                    proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i) -
                                  proximal_gradient_method.xm f h f' x₀‖ ^
                              2) →
                      0 ≤ proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)‖ ^ 2 →
                        0 ≤ proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 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
iter :
  ∀ (i : ℕ),
    proximal_gradient_method.x f h f' x₀ (i + 1) =
      proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
        proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)
i : ℕ
φieq1 :
  φ
        (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
          proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)) -
      φ (proximal_gradient_method.xm f h f' x₀) ≤
    1 / (2 * proximal_gradient_method.t f h f' x₀) *
      (‖proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i - proximal_gradient_method.xm f h f' x₀‖ ^ 2 -
        ‖proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
                proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i) -
              proximal_gradient_method.xm f h f' x₀‖ ^
          2)
⊢ 0 ≤ proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2 * ‖Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)‖ ^ 2

Tactic:
apply mul_nonneg

Tactic state after:
[case ha
 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
 iter :
   ∀ (i : ℕ),
     proximal_gradient_method.x f h f' x₀ (i + 1) =
       proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
         proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)
 i : ℕ
 φieq1 :
   φ
         (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
           proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)) -
       φ (proximal_gradient_method.xm f h f' x₀) ≤
     1 / (2 * proximal_gradient_method.t f h f' x₀) *
       (‖proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i - proximal_gradient_method.xm f h f' x₀‖ ^ 2 -
         ‖proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
                 proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i) -
               proximal_gradient_method.xm f h f' x₀‖ ^
           2)
 ⊢ 0 ≤ proximal_gradient_method.t f h f' x₀ / 2,
 case hb
 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
 iter :
   ∀ (i : ℕ),
     proximal_gradient_method.x f h f' x₀ (i + 1) =
       proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
         proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)
 i : ℕ
 φieq1 :
   φ
         (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
           proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)) -
       φ (proximal_gradient_method.xm f h f' x₀) ≤
     1 / (2 * proximal_gradient_method.t f h f' x₀) *
       (‖proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i - proximal_gradient_method.xm f h f' x₀‖ ^ 2 -
         ‖proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i -
                 proximal_gradient_method.t f h f' x₀ • Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i) -
               proximal_gradient_method.xm f h f' x₀‖ ^
           2)
 ⊢ 0 ≤ ‖Gt (proximal_gradient_method.x f h f' x₀ i)‖ ^ 2]