本論文では、多数の誤差のある観測データからシグナルを整列・再構成する能力が、分子イメージングや無線通信システムなどで重要であることを述べています。特に、多参照アライメント（MRA）問題に着目し、確率的アプローチを用いることで、相対的なポーズをノイズ変数として扱い、グローバルな対称性を排除する新たなアルゴリズムを提案します。この手法は、中央集権的な方法の計算コストを削減でき、実験設定において再構成誤差を低減する効果があることが示されました。結果として、提案された2つのアルゴリズムは、様々な条件下での性能が向上することが確認されています。