張量外逆在許多實際應用中扮演著重要角色，特別是在數據科學、機器學習、圖像處理和信號處理等領域。例如，在圖像重建和去噪中，張量外逆可以用於恢復缺失或損壞的數據。在機器學習中，張量外逆可用於解決高維數據的最小二乘問題，從而提高模型的準確性。未來的研究可以將這些方法應用於更廣泛的領域，如醫療影像分析、社交網絡分析和推薦系統等，探索如何利用張量外逆來處理複雜的數據結構和提高算法的性能。此外，結合深度學習技術，開發基於張量外逆的模型，可能會為解決當前的挑戰提供新的思路和方法。