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本文提出热力学网络这一通用框架，利用非平衡稳态实现基于物理定律的自主计算。该网络由一系列有限尺寸的储库构成，这些储库在弛豫至非平衡稳态的过程中交换守恒量（如电荷或分子数量），而稳态本身即编码计算问题的解。研究发现负微分电导是决定热力学网络计算表达能力的关键物理特性：缺乏NDC的网络只能计算单调函数，而存在NDC的网络则能实现通用函数逼近。在训练网络时，该团队利用系统自然趋向平衡的特性设计训练协议。通过量子点网络和酶反应网络两种不同平台，该研究展示了该方法的广泛适用性。这两个系统均可设计为具备NDC特性，从而在标准基准测试（包括正弦函数逼近和MNIST手写数字分类）中实现高性能表现。总体而言，该工作建立了非平衡稳态与计算表达能力之间的严格关联。