本文的結果確實可以應用於其他領域，如分子動力學和傳感器網絡定位。在分子動力學中，對於分子結構的對齊和重建是非常重要的，尤其是在處理不同構象的分子時。本文提出的剛性對齊方法可以幫助研究者在不同的分子視圖之間找到最佳的對齊，從而更好地理解分子的動態行為。
在傳感器網絡定位中，對於多個傳感器收集的數據進行對齊和融合是關鍵的。本文的方法可以用於將不同傳感器的觀測數據進行剛性對齊，從而提高定位的準確性和穩定性。此外，對於存在噪聲的情況，本文中對於非退化對齊的分析和收斂性保證也能夠提供有價值的指導，幫助設計更為穩健的定位算法。
總之，本文的結果不僅限於理論研究，還具有廣泛的實際應用潛力，能夠促進多個領域的進步。