筛选理论的一个基本问题是理解去除某些同余类后整数集的变化。若同余类互质，密度易得；若不互质，情况则复杂。罗杰斯定理指出，固定时去除所有同余类可以最大化剩余集的密度。
本研究提出了一种新的理论框架，利用数学模型p-Conv有效识别自然数同余类，揭示神经网络行为的成功与失败模式，为可解释人工智能提供新视角。
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