本文提出的概率建模和推理方法，特別是基於交叉熵優化的框架，可以廣泛應用於其他數學難題的分析中。首先，這種方法的核心在於將確定性問題轉化為隨機問題，通過生成大量隨機樣本來探索解的空間。這一過程可以應用於各種數學領域，例如數論、組合數學和優化問題。
具體而言，對於數論中的其他猜想，如哥德巴赫猜想或孿生素數猜想，可以利用類似的隨機抽樣技術來檢驗特定範圍內的數字特性。通過設計合適的性能指標，並使用交叉熵優化來調整隨機樣本的生成分佈，研究者可以逐步收斂到更具體的結論。此外，這種方法也可以與其他數學工具結合使用，例如蒙特卡羅方法，進一步提高分析的準確性和效率。