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该研究团队证明，从常规通用图灵机（UTM）的算法结构中能自然涌现出有效温度，而无需引入任何外部物理参数。具体而言，机器封装语言的冗余增长会诱导出程序长度上的类玻尔兹曼指数权重，从而得出算法概率的正则系综解释。这在算法信息论与统计力学之间建立了形式化桥梁——所采用的通用图灵机决定了其固有的“算法温度”。研究人员进一步表明，在通用混合（所罗门诺夫分布）条件下该温度会趋近最大值极限，并讨论了其认识论意义：即作为观察者分辨率水平的表征。