RMLR的應用潛力廣泛，尤其在生物信息學和量子計算等領域。首先，在生物信息學中，RMLR可以用於分析基因表達數據或蛋白質結構數據，這些數據通常具有複雜的幾何結構。通過將RMLR應用於這些流形數據，可以更準確地進行分類和預測，從而提高疾病診斷和藥物發現的效率。
在量子計算領域，RMLR可以用於量子態的分類和識別。量子態通常可以表示為在複數流形上的點，RMLR能夠利用其對數映射和Riemannian度量來進行有效的量子態分類。此外，RMLR還可以應用於量子機器學習中的量子特徵學習，幫助開發更高效的量子算法。
總之，RMLR的靈活性和廣泛的適用性使其在多個機器學習任務中具有潛在的應用價值，特別是在處理具有複雜幾何結構的數據時。