Outro relaxamento da redução de dimensão é exigir que esteja em um subespaço dimensional de e faça depender de . Talagrand provou que, dado um subespaço dimensional de (ele até prova para ), existe um mapa para tal que para todos , S c R d k c c Vℓ1ScRdkccVℓd1L1f:ℓd1→ℓk1k=O(ϵ−2clogc)x,y∈V f S(1−ϵ)∥f(x)−f(y)∥1≤∥x−y∥1≤(1+ϵ)∥f(x)−f(y)∥1. Sua incorporação é um procedimento aleatório simples, mas prossegue em etapas e cada etapa é bem-sucedida com probabilidade constante; após cada etapa, é necessário verificar se a etapa foi bem-sucedida e repita se não tiver. Incorporação de tão Talagrand falta uma característica crucial da JLT: o fato de que pode ser escolhido a partir de uma distribuição que é independente do .fS
Muito recentemente, Woodruff e Sohler provaram um resultado análogo ao de Talagrand, mas com o recurso adicional de que , assim como no JLT, é um mapeamento linear escolhido de uma distribuição independente de : você precisa escolher uma matriz em que cada entrada é uma variável aleatória iid Cauchy. Isso está no espírito das projeções estáveis de Indyk: Cauchy é 1-estável. S k × dfSk×d