कार्यात्मक विश्लेषण में अपने दिनों से ग्रोथेंडीक की असमानता , शुरू में टेनसर उत्पाद के रिक्त स्थान पर मौलिक मानदंडों से संबंधित साबित हुई थी। ग्रोथेंडिक ने असमानता को "टेंसर उत्पाद रिक्त स्थान के मीट्रिक सिद्धांत का मौलिक सिद्धांत" कहा, और इसे 1958 में अब एक प्रसिद्ध पेपर में फ्रेंच में एक सीमित संचलन ब्राजील के जर्नल में प्रकाशित किया। पेपर को 15 साल तक काफी हद तक नजरअंदाज कर दिया गया, जब तक कि लिंडेनस्ट्रस और पेल्स्कीनेस्की (ग्रोथेंडिक ने कार्यात्मक विश्लेषण छोड़ दिया था) द्वारा इसे फिर से खोजा गया। उन्होंने कागज के मुख्य परिणामों के कई सुधार दिए, इसे पूरी तरह से संचालकों और शोध के मानदंडों पर शोध से संबंधित किया, और देखा कि ग्रोथेंडिक ने "खुली" समस्याओं को हल किया था जो बाद में उठाए गए थेपेपर प्रकाशित हुआ था। पिसियर अपने सर्वेक्षण में कार्यात्मक विश्लेषण पर असमानता, इसके प्रकार और इसके जबरदस्त प्रभाव का एक बहुत विस्तृत विवरण देता है ।
Grothendieck की असमानता बहुत स्वाभाविक रूप से जुझारू अनुकूलन और सन्निकटन एल्गोरिदम की भाषा में व्यक्त की गई है। यह कहता है कि गैर-उत्तल, एनपी-हार्ड ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या
max{xTAy:x∈{−1,1}m,y∈{−1,1}n}
को इसके अर्ध-शिथिलीकरण
\ max \ {\ sum_ {i, j} {{a_ {ij} \ langle u_i, v_j \ rangle} द्वारा एक निश्चित स्थिरांक तक अनुमानित की जाती है
: u_1, \ ldots, u_m, v_1, \ ldots, v_n \ in \ mathbb {S} ^ {n + m-1} \},
max{∑i,jaij⟨ui,vj⟩:u1,…,um,v1,…,vn∈Sn+m−1},
जहां
Sn+m−1 इकाई क्षेत्र है
Rn+m। असमानता के सबूत "राउंडिंग एल्गोरिदम" देते हैं, और वास्तव में Goemans-Williamson रैंडम हाइपरप्लेन गोलाई का काम करते हैं (लेकिन एक सबॉप्टीमल निरंतर देता है)। हालांकि, ग्रोथेंडेक की असमानता दिलचस्प है क्योंकि गोलाई एल्गोरिथ्म का विश्लेषण "वैश्विक" होना है, अर्थात उद्देश्य फ़ंक्शन के सभी शब्दों को एक साथ देखें।
यह कहने के बाद, यह आश्चर्यजनक नहीं होना चाहिए कि ग्रोथेंडिक्स की असमानता ने कंप्यूटर विज्ञान में एक दूसरा (तीसरा? चौथा) जीवन पाया है। खोट और नाओर अपने कई अनुप्रयोगों और संयोजन के अनुकूलन के लिए सर्वेक्षण करते हैं।
कहानी यहीं खत्म नहीं होती। असमानता क्वांटम यांत्रिकी (बेल का पेपर देखें) में बेल असमानता के उल्लंघन से संबंधित है, का उपयोग संचार जटिलता पर काम में लिनियल और श्राइबमैन द्वारा किया गया है, और यहां तक कि निजी डेटा विश्लेषण (बेशर्म प्लग) में काम में उपयोगी निकला ।