Como Euclidiana espacios son Hibert espacios, son de "tipo negativo". Por lo tanto, para cualquier $n\in\mathbb Z^+$, dados dos conjuntos de $n$ $\{x_i\}_{i=1}^n\subset\mathbb R^m$ $\{y_j\}_{j=1}^n\subset\mathbb R^m$ ( $m\in\mathbb Z^+$ ), la siguiente desigualdad se cumple:
$$2\sum_{i,j=1}^n\Vert x_i-y_j \Vert\geq\sum_{i,j=1}^n\left(\Vert x_i-x_j \Vert+\Vert y_i-y_j \Vert\right)$$
He estado haciendo varios intentos fallidos para:
- Encontrar un elegante primaria de la prueba de la desigualdad cuando se $m=1$ $\Vert\cdot\Vert$ es el valor absoluto.
Y yo quería ser "elegante" para que yo pudiera ampliar a:
- Demostrar la desigualdad al $\Vert\cdot\Vert$ es la 2-norma, para $m>1$.
(Que yo no he sido capaz de hacer por cualquier otro medio, ya sea)
Así que mi pregunta es: ¿Cómo puedo demostrar que la desigualdad sin el uso de la "negatividad" de $\mathbb R^m$?
Con esto quiero decir que quiero un directo de la prueba y no simplemente diciendo "$\mathbb R^m$ admite una integración en un espacio de Hilbert (ya que es uno) y la prueba de que se puede concluir mediante la aplicación de I. J. de Schoenberg 1938 teorema".
En caso de que alguien tiene curiosidad acerca de lo que me refiero, de tipo negativo, ver Lev B. Klebanov s $\mathfrak N$-Distancias y sus Aplicaciones. Pero básicamente la idea es que la distancia actúa casi como un negativo semidefinite kernel. Esto es especialmente importante en la teoría de la probabilidad, porque es lo que hace que $\mathcal E$-estadísticas de trabajo.