本文探讨了基于Port-Hamiltonian形式主义的机器学习方法，旨在构建符合热力学原则的物理模型。通过前馈神经网络，利用数据学习物理系统，确保能量守恒和熵耗散。研究展示了该方法在守恒和耗散系统中的有效性，并扩展到多物理问题的应用，提升了网络的准确性和计算效率。