Teorem: d_1\overset{L}{\sim} d_2 \Leftrightarrow (\exists \lambda\geq1)(\forall x,y \in X)\left(\frac{1}{\lambda} \cdot d_1(x,y) \leq d_2(x,y) \leq \lambda\cdot d_2(x,y)\right).
Öncelikle d_1\overset{L}{\sim} d_2 olduğunu gösterelim.
\begin{array}{rcl} d_1(x,y) & = & \left(\sum_{k=1}^{n}(x_k-y_k)^2\right)^{\frac{1}{2}} \\ \\ & = & \sum_{k=1}^{n}|x_k-y_k|\cdot \frac{\left(\sum_{k=1}^{n}(x_k-y_k)^2\right)^{\frac{1}{2}}}{\sum_{k=1}^{n}|x_k-y_k|} \\ \\ & = & \sum_{k=1}^{n}|x_k-y_k|\cdot \left(\frac{\sum_{k=1}^{n}(x_k-y_k)^2}{\left(\sum_{k=1}^{n}|x_k-y_k|\right)^2}\right)^{\frac{1}{2}} \\ \\ & = & \sum_{k=1}^{n}|x_k-y_k|\cdot \left(\frac{(x_1-y_1)^2+(x_2-y_2)^2+\ldots +(x_n-y_n)^2}{ \left(|x_1-y_1|+|x_2-y_2|+\ldots +|x_n-y_n|\right)^2}\right)^{\frac{1}{2}} \\ \\ & \leq & \sum_{k=1}^{n}|x_k-y_k|\cdot (1+1+\ldots +1)^{\frac{1}{2}} \\ \\& = & \sqrt n\cdot \sum_{k=1}^{n}|x_k-y_k| \\ \\ & = & \sqrt n\cdot d_2(x,y)\end{array}
olduğundan \frac{1}{\sqrt n} \cdot d_1(x,y) \leq d_2(x,y)
koşulu sağlanır.
Şimdi Cauchy-Schwartz Eşitsizliğini kullanırsak
\left( \sum_{k=1}^n 1 \cdot |x_k - y_k| \right)^2 \leq \left( \sum_{k=1}^n 1^2 \right) \cdot \left( \sum_{k=1}^n |x_k - y_k|^2 \right) yazabiliriz. Buradan da
\left(\sum_{k=1}^n |x_k - y_k|\right)^2 \leq n\cdot \left( \sum_{k=1}^n (x_k - y_k)^2 \right)
yani
\sum_{k=1}^n |x_k - y_k| \leq \sqrt{n} \cdot \sqrt{\sum_{k=1}^n (x_k - y_k)^2}
yani
d_2(x,y)\leq \sqrt n \cdot d_1(x,y)
elde edilir. Dolayısıyla tanımda geçen \lambda pozitif gerçel sayısı \lambda:=\sqrt n seçilirse her x,y\in\mathbb{R}^n için
\frac{1}{\sqrt n}\cdot d_1(x, y) \leq d_2(x, y) \leq \sqrt{n} \cdot d_1(x, y) koşulu sağlanır. O halde (\exists \lambda\geq1)(\forall x,y \in X)\left(\frac{1}{\lambda} \cdot d_1(x,y) \leq d_2(x,y) \leq \lambda\cdot d_2(x,y)\right) önermesi doğru yani d_1\overset{L}{\sim} d_2 olur.
--------------------------------------
Tanım: d_1\overset{L}{\sim} d_2:\Leftrightarrow (\exists \lambda,\mu >0)(\forall x,y\in X)\left(\lambda d_1(x,y)\leq d_2(x,y)\leq \mu d_1(x,y)\right)
Şimdi de bu tanımı kullanarak d_3\overset{L}{\sim} d_1 olduğunu gösterelim.
d_3(x,y)=\max\left\{|x_k-y_k|:k=1,2,\ldots,n\right\}\leq \sqrt{\sum_{k=1}^n (x_k - y_k)^2}=d_1(x, y)
olduğundan tanımda geçen \lambda sayısını \lambda=1 seçebiliriz. Ayrıca
\begin{array}{rcl} d_1(x, y) & = & \sqrt{\sum_{k=1}^n (x_k - y_k)^2} \leq \sqrt{\sum_{k=1}^n( \max\left\{|x_k-y_k|:k=1,2,\ldots,n\right\})^2} \\ \\ & = & \sqrt{n \cdot (\max\left\{|x_k-y_k|:k=1,2,\ldots,n\right\})^2} \\ \\ & = & \sqrt{n} \cdot \max\left\{|x_k-y_k|:k=1,2,\ldots,n\right\} \\ \\ & = & \sqrt{n} \cdot d_3(x,y)\end{array}
olduğundan tanımda geçen \mu sayısını \mu:=\sqrt n seçebiliriz. Bu seçimler neticesinde
d_3(x,y)\leq d_1(x, y)\leq \sqrt{n} \cdot d_3(x,y) koşulu sağlanır yani (\exists \lambda,\mu >0)(\forall x,y\in X)\left(\lambda d_1(x,y)\leq d_2(x,y)\leq \mu d_1(x,y)\right) önermesi doğru yani d_3\overset{L}{\sim} d_1 olur.
--------------------------------------
Ayrıca Lipschitz denk olma ilişkisi bir denklik bağıntısı olduğundan d_1\overset{L}{\sim} d_2\overset{L}{\sim}d_3 olur.