Die Verwendung von neuronalen Netzwerken zur Generierung von Präkonditionierern könnte die Effizienz in anderen Bereichen der numerischen linearen Algebra erheblich verbessern. Zum Beispiel könnten sie in der Bildverarbeitung eingesetzt werden, um komplexe Bildverarbeitungsalgorithmen zu beschleunigen. Durch die Nutzung von neuronalen Netzwerken könnten Präkonditionierer erstellt werden, die speziell auf die Struktur von Bildverarbeitungsproblemen zugeschnitten sind, was zu schnelleren und genaueren Lösungen führen könnte. Darüber hinaus könnten sie in der Finanzanalyse eingesetzt werden, um komplexe Finanzmodelle effizienter zu lösen und präzisere Ergebnisse zu erzielen. Die Anpassung von neuronalen Netzwerken an spezifische Problemstellungen könnte die Leistung und Genauigkeit von Präkonditionierern in verschiedenen Anwendungsbereichen erheblich verbessern.