パーソナライゼーション連邦学習（pFL）における収束性分析は、特に鞍点関数に関連する問題において重要です。鞍点関数は、最適化問題において複雑な特性を持ち、特に非凸最適化の文脈で現れます。pFLでは、クライアント間のデータの非同一性（non-IID）や異質性が収束性に影響を与えるため、これらの要因を考慮した収束性の理論的枠組みを構築することが求められます。具体的には、鞍点関数におけるpFLの収束速度や安定性を評価することで、アルゴリズムの設計やパラメータ調整における新たな知見を得ることができ、実世界のアプリケーションにおける性能向上に寄与するでしょう。