회전 불변 변분 양자 회로의 기하학적 접근 방식은 양자 기계 학습에서 매우 유용한 도구로 입증되었습니다. 이러한 기하학적 프레임워크는 양자 알고리즘 뿐만 아니라 다른 양자 기계 학습 문제에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 회전 불변 모델의 기하학적 접근 방식을 사용하여 다른 분류 문제나 회귀 문제를 해결하는 데 적용할 수 있습니다. 또한, 대칭성을 고려하여 모델을 설계하고 특정 문제에 적합한 초기 상태와 관측 가능한을 선택함으로써 다양한 양자 기계 학습 문제에 대한 혁신적인 모델을 개발할 수 있습니다.