什么是熵 | 集智百科
目录
一、什么是熵?
二、熵增原理
三、熵与信息论
四、知名学者推介
五、相关资源推介
六、集智百科词条志愿者招募
我们小时候玩玩具,如果没有家长管着,一定是搅得屋子里天翻地覆、无从下脚,并且乐此不疲。如果把玩具看作元素,所有的玩具看作一个系统,则系统从整齐变成了混乱。这时候,要想找到某个心爱的玩具就变得非常困难,因为它可能出现在任何角落。这个场景就蕴含了熵增加的原理。
通俗地来讲,熵表示一个系统内所有元素的状态总和。对于同一个系统来说,“有序”反映了各元素所处的状态相对简单,容易被掌握,熵较低。反之,“无序”则反映了各元素所处的状态复杂,不易掌握,熵较高。
下图体现了类似“玩玩具”的过程:当分子排列整齐时,能够轻松定位每个分子。而他们散得越开,越难把握分子的位置和运动状态。这是个熵增加的过程。
图1:熵增加的过程,分子排列从有序变成无序
熵最初在热力学中被提出,其概念来源于克劳修斯对卡诺热机的研究。后来,熵在信息论、天体物理、生命科学、计算机科学等领域均有重要应用。在不同的学科中,根据具体情境,引申出了相适应的定义。可以说,在各个领域,熵都是一个必备知识点。
二、熵增原理
现实生活中,为了能喝到温水,我们会把开水兑到凉白开里,这样整杯水都是温的。但是,为什么不会发生“热者更热,凉者更凉”的现象呢?这不违反热力学第一定律——能量守恒,因为热量只是从凉的地方转移到热的地方,并无增减。如果能够自发地“热者更热,凉者更凉”,我们完全可以使海水变凉一小点儿,然后得到用之不竭的能量。
图2:热量从温度高的地方转移到温度低的地方
理想很丰满,现实很骨感。热力学第二定律堵死了这条路。该定律指出:热量无法自发地从低温物体转移到高温物体。这是为什么呢?玻尔兹曼从微观分子层面给出了解释:高温物体分子动能较大,低温物体分子动能较小。他们相互接触时产生碰撞,在所有碰撞后产生的可能结果中,绝大部分是分子间动能趋向一致,极少数是分子间动能差异性更大。所以理论上来说,是存在“热者更热,凉者更凉”的可能性的,但是发生的概率小到完全可以忽略不计,现实生活中无法发生。
上述过程经简单物理推导可知,系统的熵是增加的。由此引出热力学第二定律的另一表述:孤立系统(不与外界进行能量交换,例如“保温杯”)的熵永远不会自发减少。熵在可逆过程中不变,在不可逆过程中增加。这就是“熵增原理”。根据熵增原理,宇宙作为一个孤立系统,随着时间推移,熵会增加。即宇宙中所有元素的状态总体上会更加复杂。
图3:宇宙中的熵不断增加
注:热力学第三定律——绝对零度不可达到
三、熵与信息论
图4:抛两枚硬币所产生结果的熵
鲁道夫·尤利乌斯·埃马努埃尔·克劳修斯 Rudolf Julius Emanuel Clausius
图5:Rudolf Julius Emanuel Clausius
路德维希·玻尔兹曼 Ludwig Edward Boltzmann
图6:Boltzmann
克劳德·艾尔伍德·香农 Claude Elwood Shannon
图6:Claude Elwood Shannon
五、相关资源推荐
文章:
信息熵常被用来作为一个系统的信息含量的量化指标,从而可以进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据。该文章用通俗易懂的语言系统地梳理一下有关熵的概念,有助于初学者入门。
信息熵及其相关概念 http://33s.co/mwxW
最令人绝望物理定律“熵增原理”:生命以负熵为食,最终走向消亡 https://xw.qq.com/amphtml/20190810A03VE1/20190810A03VE100
究竟什么又是熵?为什么它总是增加的?为什么蛋壳或者酒杯会破碎?宇宙的起源如何,又将如何结束?为什么我们的过去与未来如此不同?本文作者用农场中的绵羊,对这些问题一一做了有趣的解答。
张江老师详解热力学第二定律,揭示“熵”的来龙去脉:
复杂性思维2020课程目录下,见第10章-热力学第二定律与耗散结构
复杂性思维2020 https://campus.swarma.org/course/1112/study
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参考资料:
[1]熵 集智百科 :
https://wiki.swarma.org/index.php?title=熵
[2]熵 维基百科:
https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy
[3]熵 百度百科 :
https://baike.baidu.com/item/熵/101181?fr=aladdin
[4]热力学第二定律 百度百科
https://baike.baidu.com/item/热力学第二定律/473407?fr=aladdin
[5]热力学第二定律 维基百科
https://en.wikipedia.org/wiki/Second_law_of_thermodynamics
[6]信息熵 维基百科
https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_(information_theory)
[7]时间之箭(熵) 维基百科
https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_(arrow_of_time)