Badacze z arXiv zaproponowali nowatorskie podejście do problemu redukcji w architekturze MapReduce, wykorzystując formalizmem mechaniki statystycznej. Wykazali, że przy lokalnej asymptotycznej normalności gęstość ufności emitowana przez pracownika przetwarzającego fragment danych o wielkości n przyjmuje formę miary Gibbsa-Boltzmanna z odwrotną temperaturą równą wielkości próbki.
Kluczowa koncepcja polega na tym, że reduce w systemach rozproszonych może być interpretowany dosłownie jako funkcja podziału ze statystyki: Z = całka po iloczynach rozkładów od poszczególnych workerów. To oznacza, że optymalny sposób łączenia wyników z różnych fragmentów danych to precyzyjnie ważona średnia parametrów (inverse-variance pooling). Wynik ten jest dokładny dla przypadków gaussowskich i liniowych, a w innych sytuacjach zachowuje asymptotyczną poprawność pierwszego rzędu.
Metoda ma potencjalne zastosowania w systemach obliczeń rozproszonych, gdzie pojedyncze dane mogą być przetwarzane w niezależnych piaskownicach (forkable sandboxes). Spójność estymacji odpowiada granicy przy zerowej temperaturze (T = 1/n dążące do 0), co daje teoretyczną fundamentację dla efektywnego agregowania wyników z wielu źródeł danych.