Han desarrollado algoritmos más rápidos y precisos que los existentes, y han obtenido fórmulas generales para reducir aún más el coste computacional. Las funciones de matrices tienen numerosas aplicaciones en campos como la robótica, la inteligencia artificial, mecánica cuántica, química cuántica, conectividad de redes, economía o aeronáutica, entre otras. "Las aproximaciones polinómicas pueden ser más eficientes que las racionales, y además están dando resultados más precisos en los diversos casos que las estamos aplicando”.

Dos expertos en álgebra agilizan el cálculo de matrices a partir del algoritmo descubierto por la máquina creada por la firma DeepMind que había descubierto una forma de agilizar la multiplicación de matrices. El par de investigadores han presentado una solución más eficiente que bate el récord de la máquina.