제안된 Low-Rank Factor Matrix for Tucker Completion (LRFMTC) 방법의 다중선형 랭크 추정 성능이 우수한 이유는 주로 두 가지로 요약될 수 있다. 첫째, LRFMTC는 Tucker 모델의 새로운 해석을 통해 다중선형 랭크를 직접적으로 반영하는 구조를 가지고 있다. 기존의 방법들은 텐서의 전개 행렬을 사용하여 랭크를 추정하는 반면, LRFMTC는 각 요인 행렬의 랭크를 최소화함으로써 다중선형 랭크를 효과적으로 추정한다. 이는 각 요인 행렬이 독립적으로 최적화되기 때문에, 다중선형 랭크의 정확한 추정이 가능하다. 둘째, LRFMTC는 보조 변수를 사용하지 않음으로써 최적화 과정에서의 비효율성을 줄이고, 각 요인 행렬의 저랭크 특성을 직접적으로 반영할 수 있다. 이러한 접근 방식은 다중선형 랭크 추정의 정확성을 높이고, 결과적으로 텐서 복원 정확도를 향상시킨다.