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“定义相似性”是信息科学的一项基础性挑战。渡边慧的“丑小鸭定理”强调多样性，而算法信息理论则通过“信息距离”突出深度。该研究团队提出一个统计力学框架，将程序长度视为能量，并引入温度参数统一这两个方面：在低温极限下，相似性趋近信息距离；在高温极限下重现丑小鸭定理的不可区分性；在临界点时则与所罗门诺夫先验一致。通过引入正则通用机和有效简并比，研究人员改进了该框架，实现了冗余多样性与核心多样性的分离。这一改进不仅为相似性分析提供了新工具，更为信息距离、模型选择和非平衡态延伸等方向开辟了新视角。