尽管深度学习和神经网络等现代技术在处理复杂非线性系统方面取得了巨大成功，但传统的线性重构方法仍然具有其独特优势并且在某些情况下仍然有效。特别是当涉及到需要解释可能存在于多个不同不变集之间关系时，传统线性重构方法可以提供简单而直观地理解框架。
虽然深度学习等技术通常被认为更灵活、适应范围广泛，并且能够处理更复杂、非线性问题；但在线形式化建模或者控制领域中, 传统基于Koopman分析思想相关工作依旧发挥着重要作用. 在这些领域, 线形重构法则直接连接了非线形控制与其相应线形版本, 并帮助我们从全局角度去理解动态行为. 因此, 在特定场景下, 传统基于Koopman分析思想相关工作仍然具备独特优势并值得进一步研究和应用.