本研究の理論的分析を拡張して、他の混合モデルの一般化性能を分析することは可能です。例えば、Mixture of Experts（MoE）モデルや他のアンサンブル学習手法に対しても同様の一般化エラー解析を行うことができます。これには、各モデルの複雑さや特性を考慮し、適切な数学的手法や理論を適用することが重要です。さらに、他の混合モデルにおける一般化性能の理論的理解を深めることで、異なるタイプのデータやタスクにおけるモデルの振る舞いをより良く理解することができます。