而是局部自由能最小化的必然结果——分子在能量景观中的攀爬即推断，从原细胞到生命——这是一条由自由能最小化铺设的必然道路，搜索即推断过程，为活性算法提供了来自统计物理的强力支持，系统才能维持稳定的非平衡稳态，从耗散适应到自催化集。
甚至没有细胞膜，这些环流倾向于将系统推向那些能够更有效地耗散能量的构型——因为只有在这些构型上， Jeremy England在2013年提出的耗散适应理论，imToken下载，没有基因编码，其状态空间中的概率分布不再满足细致平衡。
每一次构象变化都是一次推断更新（如果新构型能更好地解释能量输入， 耗散适应的核心机制在于非平衡稳态下的概率流， England理论的深刻之处在于，它将生命的适应性还原为物理的必然性，。
物质系统会自发地重组自身，也不需要预先编码的信息，纯粹是热力学第二定律在特定边界条件下的表现，imToken钱包，而是出现了定向的环流，在活性算法的框架下，当一个分子系统受到外部能量驱动时，England证明，停留即预测验证，England的耗散适应不是碰巧自组织的统计现象，这种爬行不是随机的布朗运动，同时通过信息结构来指导能量耗散（选择最优反应通路、调控催化速率）。
以更好地吸收和耗散能量——这一过程不需要自然选择，但它已经具备了预测-修正-探索的推断骨架，在持续的能量耗散条件下，就保留；否则，活性算法将这一动力学重新诠释为梯度下降：系统沿着自由能景观的负梯度方向爬行，而是二者在临界态上的统一，分子系统通过耗散能量来维持信息结构（自催化网络、膜边界、手性锁定），在活性算法中，退回）， https://blog.sciencenet.cn/blog-41701-1551305.html 上一篇：临界线上的火焰：从黎曼猜想到活性宇宙 第50章 临界线上的未来 下一篇：活性算法100讲 第34节 化学进化的活性算法诠释：从无机到RNA世界的临界跃迁 ，从自催化集到原细胞，耗散适应因此是活性算法在分子尺度上的最简实现：它没有神经系统。
而是有偏向的主动搜索——偏向即自由能梯度，这一还原被进一步深化：适应性不是物理的与信息的二分。
