EFRDRアルゴリズムは、低ランク最適化問題においてBouligand定常点を効率的に求めるために設計されています。このアルゴリズムは、特に行列のランクが制約されている場合において、計算コストを抑えつつ収束性を保証する点が特徴です。実際のアプリケーションにおいては、画像処理、機械学習、信号処理など、さまざまな分野での行列の低ランク近似が求められます。例えば、画像の圧縮やノイズ除去において、EFRDRアルゴリズムを用いることで、計算時間を短縮しつつ、精度の高い結果を得ることが期待されます。具体的には、従来の手法に比べて、トランケイテッドSVDの計算を最小限に抑えられるため、大規模データセットに対しても実用的な性能を発揮するでしょう。また、収束速度がO(1/√i + 1)であることから、反復回数が増えるにつれて定常点に近づく速度が保証されており、実際のアプリケーションにおいても安定した結果が得られると考えられます。