Aunque es bueno tener una métrica, a menudo no es muy útil. Por ejemplo, si $\Omega \subseteq \mathbb R^d$ está abierto, $C^\infty(\Omega)$ se le puede dar una métrica que lo convierta en un espacio de Fréchet, pero es mucho Es más sencillo (y a menudo más útil) indicar cuál es el modo de convergencia en el espacio: convergencia uniforme de $f_n$ y todas sus derivadas en subconjuntos compactos de $\Omega$ .
En el lenguaje de los espacios vectoriales topológicos, podemos decir que estamos especificando la topología en $C^\infty(\Omega)$ como la topología inicial con respecto a las seminormas $\lVert f\rVert_{K,\alpha} := \sup_{x \in K}|D^\alpha f(x)|$ , donde $K$ abarca los subconjuntos compactos de $\Omega$ y $\alpha$ abarca los multiíndices en $\mathbb N_0^d$ .
Contrasta esto con lo difícil que es trabajar con una métrica en el espacio: primero tenemos que encontrar una familia contable de conjuntos compactos anidados $(K_n)$ que agotan $\Omega$ que no existe una forma canónica de hacerlo. Entonces tenemos que definir nuestra métrica como (algo así) $$d(f,g) := \sum_{n=1}^\infty 2^{-n}\min\{\sup\limits_{x\in K_n} \max\limits_{|\alpha| \leq n} \left|D^\alpha (f-g)\right|,1\},$$
y creo que todos podemos ver que probar que la topología producida por esta métrica es independiente de la elección del $K_n$ es bastante molesto.
En otras palabras, aunque tu construcción sí funciona, no tiene sentido: Sólo decir que $L^2_{\mathrm{loc}}$ tiene la topología de $L^2$ -en subconjuntos compactos de $\mathbb R^n$ es suficiente para especificar simultáneamente la topología y describir su característica más útil.