能否儘量通俗地解釋什麼叫做熵?

不斷成長的安妮媽


熵的定義與熱力學定律特別是熱力學第二定律息息相關。簡單來講,熵在物理意義就是衡量事物混亂程度的度量!

在孤立系統中,萬事萬物總是向著更混亂(無序)的方向發展,也就是向著熵增大的方向變化,這就是熵增原理。而我們的宇宙可以看做一個十分龐大的孤立系統,所以宇宙總是向著混亂的方向變化(熵越來越大)!

舉個形象的例子,你家的房子幾天不打掃,只會越來越混亂(無序),不會越來越乾淨,說白了,熵會越來越大!而想要房子變乾淨(熵減),必須向外釋放能量,本質上會製造更大的無序!

熵,並非一個想象的東西,而是有一個簡單明瞭的公式加以描述,這個公式是由玻爾茲曼提出的,在他去世後該公式被刻在玻爾茲曼的墓碑上!

熵增原理告訴我們,宇宙總是會無情地向著更加無序的方向發展,這是誰也阻止不了的!最終宇宙會走向徹底的無序!

但目前我們看到的各種有序環境與熵增原理並不矛盾,熵增的大趨勢並不反對某個時間段某個區域的熵減(有序),所以人類存在的意義某種程度上就在於在宇宙無情地走向無序的過程中,最大程度上創造屬於我們自己的有序環境!


宇宙探索


熵的概念源自熱力學,用於表徵系統的無序度(或說混亂度)。無序度越高,熵越大,系統也越穩定。在熱力學中,無序是指系統所能達到的不同微觀狀態的數量,因為系統有一個特定的組成、體積、能量、壓力和溫度。

熱力學第二定律表明,孤立系統總是存在從高有序度轉變成低有序度的趨勢,此即為熵增原理。例如,打碎的玻璃無法復原、墨水滴入清水中會逐漸分散、鮮花開放會使周圍香氣四溢。這些自發過程都是不可逆的,系統的混亂度會變高,即熵會增加。按照熵的定義,同一種物質在不同狀態所具有的熵是以如下的順序排列:氣態>>液態>>固態。

此外,溫度也會影響系統的熵。舉個例子,用火加熱水壺中的水,不久後,水就會沸騰。本質上,火的熱量使水分子的熱運動加劇。如果熱源被移走,水會自發地冷卻到室溫。這也是由熵增引起的,因為水分子傾向於消耗掉所積累的勢能,從而會把熱量釋放掉,最後處於一種較低勢能的狀態。

我們知道,從大爆炸以來,宇宙一直在不斷膨脹。如果我們的宇宙是一個孤立的系統,由於熵增原理,宇宙的無序度會隨著膨脹而逐漸增加。在一定的時間之後,熵增加到最大,宇宙的無序度達到最大,最終整個宇宙達到熱平衡的狀態,一切演化全部終止,這是宇宙的可能歸宿之一,即熱寂。然而,如果宇宙中存在某種機制能夠使熵減少,比如真空中的隨機量子漲落,宇宙最終可能又會回到最初的奇點,進而再次大爆炸。


火星一號


下面用最通俗的語言解釋「熵」。

想象一個偵探小說般的情景。暴雨雪山莊裡發生了一起殺人案。在偵探還沒有開始調查的時候,偵探手中獲得的「信息」是很少的,偵探不確定誰是兇手,於是偵探一開始會說,「兇手就在我們當中」,這時候兇手的「取值範圍」很廣,山莊裡面每個人都有嫌疑,每個人都有可能是兇手。隨著推理的進行,偵探獲得了很多信息(目擊者,犯罪時間,不在場證明……),然後就排除掉了很多人的嫌疑,現在,兇手的「取值範圍」變小了,偵探意識到,只有很少的一兩個人有可能是兇手。最後,偵探發現了決定性的證據,通過這一信息,鎖定了唯一的兇手。

從偵探推理的過程,我們發現,隨著信息的增加,偵探更有可能鎖定嫌疑犯,換句話說,偵探獲取的「信息」與「不確定度」之間是負相關的,而「不確定度」越高,說明偵探心中嫌疑犯候選人的範圍是很大的,這樣一個「範圍」,可以被看成是一個「狀態空間」。狀態空間越大,不確定度越高,信息量就越少。最後當偵探發現了決定性的證據的時候,他得到了一個最關鍵的「信息」,這個信息能幫他鎖定犯罪者,這個證據提供的信息量是最大的。

把上面的例子說的學術一點:

從信息的角度來看,熵,所描述的就是「狀態空間」的大小,在剛才的例子裡,對應的其實就是有作案嫌疑的人的數目(的對數),信息量越大,熵越小。

在物理學中,一個系統的能量確定,例如一罐子氣體,能量雖然固定了,但裡面每個分子可以處在罐子的任何一個地方,我們只知道能量,將不會知道系統到底處在什麼狀態(每個狀態就像是一個嫌疑犯),這就是熱力學意義下的熵的定義。這個定義可以與信息論的熵統一起來。


傅渥成


熵這個概念有好幾個說法。

最開始的時候,熵是人們在研究熱力學系統時提出來的概念。人們注意到一個可逆的熱機在一次卡諾循環下能夠吸收的熱量與溫度成正比,人們於是把可逆熱機的吸熱量與熱機的溫度之比定義為entropy熵。在這個單詞最早被翻譯為中文的時候,取的就是兩個熱量學量之商的意義。

以玻爾茲曼為代表的統計力學發展起來之後,人們開始意識到這個所謂的熵本質上代表的是系統的混亂度和無序度。對一個能量處處相等的均勻系統。熵與系統微觀粒子可能所處的狀態總數的對數成正比。換句話說,熵越大的系統對應系統的微觀狀態數越多,也就是系統具有更多的未知可能性,顯得更雜亂。這就是熵代表混亂度的意義。熵這個概念還關聯著一個非常重要的物理定律:熱力學第二定律。這個定律告訴我們一個孤立系統的熵總是增加的,不能自發減小。如果要減小的話一定要付出額外的努力才行。簡單但不嚴謹地說,如果你把你的房間放著不收拾,它的混亂度肯定會越來越高的~如果你要讓它顯得有序,你就必須定期打掃~

到這裡,熵的故事並沒有結束。在二十世紀初的時候,著名數學家香農將熵的概念推廣到信息論中去。提出了信息熵。到這裡,熵代表的是信息的丟失。或者又叫做負信息。這個觀念將精確的可以定量的熱力學量與信息聯繫到了一起。這種聯繫一旦建立之後,人們發現原來信息也變成了一種可以計算可以分析的量。一些物理學家甚至直接把信息當成真實的物理量。並且在信息論的基礎上重建了整個統計物理學的大廈。可以說,熵給物理學帶來的東西可遠遠不止熱力學這麼簡單。


低熵製造機


熵的概念相信很多讀者在初中、高中都聽說過。特別是「熵增原理」,相信大部分人都知道。這個原理的基本思想是,一個孤立的系統,它的混亂程度,會隨著時間不斷增加。

熵在很大程度上,是可以看作是「度量混亂」的一種手段。

但什麼叫混亂?什麼叫有序?其實是比較隨意的一種定義。

是的,雖然熵在科學領域中非常常用,但本身的定義是可以比較自由的。

要定義熵,首先就要定義「什麼是相同」。比如在熱力學中,平衡態的氣體,如果溫度、壓強、體積一樣,我們就認為它們是一樣的。

但實際上,它們在細節上還有很多中可能的構型,因為氣體是靠氣體分子「組成」的。這個時候,就出現了混亂——同一種狀態,有N個可能的細節結構。我們就可以據此定義出熵,比如熱力學熵就是S=k log N,N就是狀態數。

相應的,如果我們把每一種構型都定義為不一樣的東西,那物質的熵就是0,因為只有一種構型。

比如你要看一堆人排隊,隊形的熵有多大,首先要決定你怎麼測量一個隊形。比如分成直線、簡單曲線、複雜曲線,那就可以計算熵了。但如果你關注每個人的位置,那熵就沒什麼意義,因為每個測量背後只有一種可能的結構。

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章彥博


熵就是物體混亂程度的一種度量。即衡量物體到底有多混亂的一個物理量!如上圖所示,日常生活中我們吃的食物、飲用的水,還處於比較低的熵,即還是比較有規律的,但是被人體食用、飲用完,以後再被消化道消化、吸收以後再分泌、排洩出去,就成了分泌物、排洩物,就成了高熵物體。

所以現實生活中,雖然我們知道世界的能量是守恆的,但是為什麼我們還要節約能源呢?其實這主要就是因為,雖然能量是守恆的,但是因為反應前的能源的熵值更低,而反應後的熵更高,因而相當於破壞了物體內部的結構。

如日常生活中煤的燃燒,在燃燒以前還是比較有序的能源,燃燒以後開始變成二氧化碳、一氧化碳、二氧化硫、硫化氫以及粉塵等,這些都是極其無序的。可見熵增加以後,再想把這些高熵的無用物體變成低熵的有用能源,還需要一個長期的過程(如下圖所示),這一過程短則幾千萬年,長則幾億年!由此我們可以知道,雖然能量是守恆的,但是由於我們在利用能源的過程中,使能源由低熵變成高熵,而要想從高熵轉變成低熵,又需要一個極其長的時間(短則幾千萬年,長則幾億年),因此我們必須節約能源,保護各種自然資源和自然環境!


總之,熵就是物體混亂程度的一種度量。即物體熵增加時,表示其混亂程度是增加的,也表示其利用價值在極速下降,具體可以參考麵包變成排洩物,煤炭變成霧霾。而反過來,由高熵的物體變成低熵的能源,需要幾千萬年、甚至幾億年的時間。因此,我們必須節約能源,保護自然資源和環境!


地震博士


很高興回答你的問題。

熵是熱學概念啦。表徵了系統的混亂度。混亂度越高,熵越大,也就越穩定。

任何孤立的系統總是存在著從高有序轉化為低有序的趨勢。這就是熵增的原理。

類似於臭味總是會逐漸消散、褶皺的紙很難變得特別平整。

甚至:你的家想要髒亂差很容易,想要保持乾淨、一塵不染很難。人往高處走、水往低處流。等等哲學道理,都隱藏了熵增的原理。

一般來說,氣態物質的熵遠遠大於液態,液態遠遠大於固態。

而且溫度也會影響熵,比如水,溫度越高,越容易加劇水分子的運動,也越容易蒸發、降溫等等。

整個世界,都處於這樣一個趨於穩定、趨於低勢能的狀態。

希望這樣的比方能讓你瞭解。

如果覺得有用,您就給點個贊、粉個好友唄。

大約花費0.3KB的流量,哈哈哈哈哈。

畢竟,我辣麼萌~


不哈韓的小韓


比如在一個學校的班級裡,比較課堂紀律亂糟糟和秩序良好兩者,哪一種熵的值高呢?前者的熵值高,後者的熵值低。

從上課時的秩序狀態到下課時解散課堂秩序,各個自由隨意,這種情況好比“熵增”;反之,可稱為“熵減”。

衡量的是系統的無序性。熵增過程是一個自發的由有序向無序發展的過程。

熱力學第二定律又稱熵增原理。孤立的熱力學系統的熵不減少,總是增大或者不變。這就給出了一個孤立系統的演化方向。這個定律指出一個孤立系統不可能朝低熵的狀態發展,也即隨著時間不會演化得更加有序。

像生命組織,像我們人的身體就可以視為一個孤立系統。這個系統誕生後的總體過程就是一個熵增的過程,因此生老病死是不可避免的。死亡時身體組織逐步徹底解體,歸塵歸土,系統毀滅,熵值達到最大。

所有的東西都會壞掉,無物永存,這體現的就是熵增原理。

所以,熱力學第二定律其實講的就是一個“無常”、“無物常住”的道理,因此“好花不常開,好景不常在”,一切都會飄零,沒有堅固不變的。

這就意味著,時間是有方向的,”生老病死”的演化不會變成“死病老生”,人是不可能倒鑽回孃胎裡去,機器總是要衰朽散架,永動機是不存在的!


建章看世界


熵這個字,其實是極端的抽象,熵的意義跟字面是毫無關聯的。

提醒【熵給人的意義,安置在文章的中間與尾巴】

中國的象形文字,代表著會意,但【熵】無法會意,也無法象形,只有極端的難以理解,只有極端的抽象。

噹噹這個【熵】字就會嚇倒一大批想了解它的人。

熵,是仙女也要讓她下凡,食人間煙火。

熵其實是跟我們的生活息息相關,

那我們就從息息相關的生活中來闡述這個極端抽象的熵。

大的講,從人的思想、心智、思維、都可以看見熵。

小的講,一個房間,甚至是自己的一個書櫃,也可以看見熵。

感性認識一下熵。

在一個透明裝著清水的玻璃裡,滴了一滴墨水,

墨水就會擴散到整個杯子的水裡,

你還能找回那滴墨水呢。

墨水從一個有序的聚集狀態變成了一個無序的混亂平均分佈狀態。

墨水從一種有用的狀態變成了一種無用的狀態。水杯時的墨水再也不能用來寫字了。

從有序到混亂,從有用到無用這就是熵。

一滴墨水:有序、聚集、有用。

水杯裡的墨水:無序、混亂、平均分佈、無用。

一滴墨水從一種有用的聚集的形式轉變成另外一種混亂、擴散的無用形式【水杯裡的墨水】,這無用的形式就【水杯裡的墨水】就是熵增。


今天你學習了【逆向思維】,如果你隔置一段時間,腦袋裡關於【逆向思維】的知識就會趨向混亂和無序。

今天剛剛讀了一本書,關於這本書的知識在有腦袋裡還是有序的、有用的一種聚集態。如果你隔置一段時間,腦袋裡關於這本書的知識就會趨向混亂和無序。如果什麼都不做,這本書會從腦袋裡有用的知識最終變為腦袋裡無用的知識。

熵的意義在於它的反面

熵讓你明白
如果什麼都不做,
兩天之後,房間必然混亂,到處都是灰塵。

你必須做點什麼,才能讓房間恢復有序,房間沒有灰塵。

熵會杜絕你不勞而獲的念頭。你必須花費能量,才能把一個混亂的狀態帶到有序的狀態。


看一個例子:

系統之所以能成立,就在於源遠不斷的要給系統提供能量。

任何一個系統,一旦切掉能量的輸入,就會混亂,原先的系統就會瓦解掉。
就拿人身體來說,一旦不輸入能量,就是不吃不喝,
一段之後,這個系統就不存在了。
因為熵增,系統會混亂是必然的。
但系統要有序,就必須輸入能量,才能維持系統的有序。
一家餐廳,因為熵增,必然會趨向混亂,但麥當勞、肯德基的衛生好、環境好!是因為持續的能量輸入【服務員不斷持續的收拾】,維持其秩序。任何秩序的建立,都是有代價的,需要持續的輸入能量,來對抗不斷的熵增。

熵給人的意義

任何秩序的建立,都是有代價的,需要持續的輸入能量,來對抗不斷的熵增。

如果你不作為,你就等待著混亂的發生,可以預期,百分之百準確。
如果你不給孩子制定原則,等待著你回去的時候會認為這不是你的家,孩子的破壞性會超出你的想象。關鍵不是制定原則,而是維持原則,維持原則需要輸入能量,只有不斷的輸入能量,才會創建一個適宜小孩子成長的有序環境。

你想頭腦清楚、思維敏捷

頭腦只會越來越不清楚、思維越不越不敏捷,如果你什麼都不做的話。因為熵增,

每個人都持續不斷的學習【做功】,維護著大腦的秩序,維護著思維的敏捷。從熵增,你就可以明白終生學習的意義。


一項技能

一項技能長久不用,等待著就只有混亂了,因為熵增。

持續的用你的技能,通過做功是維護你的技能的不二之法。

大腦越用越好用,是需要輸入能量。

大腦越不用越難用,是熵增。

熵增,可以看作是一項必須遵守的原則

有的人甚至把熵看作是一種世界觀,

有一本書,熵,另外一種世界觀。

再來通過自己表述什麼是熵,

熵是來自物理學的概念,能量總是會從有序的狀態朝向無序混亂的狀態的變化。能量會從聚集的狀態朝向平均的狀態分佈。能量會從一種可用的狀態【有序的聚集態】,變成一種不可用的狀態【無序的平均狀態】。

最後要明白熵給人的意義,以一個心智例子作為結束,

如果一個人的心智要從混亂無序的狀態走向獨立、成熟、有序的狀態,就必須克服熵做功,而這個做功就是體現在一個艱苦卓絕的努力過程。我們不能期待,如果什麼都不去做,就能夠讓心智成熟,這有點不勞而獲,這個過程明顯違背了熵的定律。而且在這樣的一個過程中,心智只會朝著更加無序混亂的方向演化。
我們可以期待,如果努力去做,就有可能把心智混亂無序的狀態帶到獨立、成熟、有序的狀態。

認知框架


系統無序程度的度量。

信息論的熵是可量化的,一個binary就是一個基本單位。

對於系統,就是描述系統無序程度所需信息量的理論最小值。


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