自己接着性演算子を繰り返し適用することにより、CIモデルの枠組み内で新たな洞察を得ることができます。具体的には、自己接着性演算子は、元のCIフレームに対して新しいCIフレームを生成し、これにより元のフレームの外部近似をより厳密にすることが可能です。このプロセスを通じて、既知の有効なCIステートメントに基づいて、より強力な確率的含意を導出することができます。
また、繰り返し適用することで、CIモデルの構造における隠れたパターンや関係性を明らかにすることができ、特に高次元の変数に対する洞察を深めることが期待されます。これにより、CIモデルの理解が進み、情報理論や確率論における新たな結果を導く可能性があります。さらに、自己接着性演算子の反復的な適用は、計算の効率性を向上させ、SATソルバーを用いた組合せ論的アプローチの有効性を高めることにも寄与します。