本文的結果對於提高編譯器和定義性解釋器的性能具有重要啟示。首先，通過證明eval-readback和eval-apply求值器之間的等價性，研究者可以設計更高效的編譯器，這些編譯器能夠在不同的求值策略之間進行優化，從而提高執行效率。其次，本文中提出的均勻和混合策略的結構化方法可以幫助編譯器開發者更好地理解不同求值策略的特性，並根據具體的應用場景選擇最合適的策略。此外，通過應用LWF轉換，編譯器可以在編譯過程中自動融合求值器，減少不必要的計算開銷，從而進一步提升性能。這些結果不僅對於理論研究具有價值，還能在實際的編譯器設計和實現中提供指導。