除了角度異質性，還有其他幾何性質的數據異質性概念可以用來分析分散式算法的收斂性。例如，局部角度異質性（local angular heterogeneity）可以用來衡量每個機器內部數據的多樣性，這對於理解局部數據的結構和相似性至關重要。此外，數據的範數變異性（norm variability）也可以影響收斂性，因為不同範數的行向量可能導致不同的條件數，進而影響算法的收斂速度。最後，數據的分佈特徵，如數據的稀疏性或密集性，也可以作為分析的維度，因為這些特徵會影響算法在不同數據集上的性能。因此，綜合考慮這些幾何性質，可以更全面地評估分散式算法的收斂性。