怎么理解熵:熵的含义究竟是什么？

1.熵的含义究竟是什么？

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2.怎么理解熵？

可以简单的理解为无序度，就是说杂乱程度什么的。

3.熵，焓的具体通俗含义是什么？

熵（S），就是封闭体系中不能做功的所有能量的总和，或者说不表现为温度的能量的总和。相反做功时必然有些能量变成了熵，所以永动机不存在（热力学第二定律）。也就是说熵表现出了一个系统能够做功的能力。所以一个系统如果更外界隔离的话，熵总是保持不变或者增加的。只能说是新出来了一些形式，所以熵实际上是一个体系里的有序程度。焓（H)，就是封闭系统中能做功的所有能量，即内能和热能的总和。内能就是宏观上不体现，但是微观上一个分子或原子的不规则运动。

4.怎样直观地理解熵的概念

熵 entropy 描述热力学系统的重要态函数之一。熵的大小反映系统所处状态的稳定情况，熵的变化指明热力学过程进行的方向，熵为热力学第二定律提供了定量表述。为了定量表述热力学第二定律，应该寻找一个在可逆过程中保持不变，在不可逆过程中单调变化的态函数。式中 Q是系统从温度为T的热源吸收的微小热量，可逆循环的表明存在着一个态函数熵，即系统的熵在可逆绝热过程中不变，在不可逆绝热过程中单调增大。由于孤立系统内部的一切变化与外界无关，所以熵增加原理也可表为：一个孤立系统的熵永远不会减少。它表明随着孤立系统由非平衡态趋于平衡态，其熵单调增大，当系统达到平衡态时，熵的变化和最大值确定了孤立系统过程进行的方向和限度，熵增加原理就是热力学第二定律。能量是物质运动的一种量度，某种形式的能量如内能越多表明可供转换的潜力越大。描述内能与其他形式能量自发转换的方向和转换完成的程度。系统趋于平衡态，这表明虽然在此过程中能量总值不变。

5.熵的理解

熵 entropy 描述热力学系统的重要态函数之一。熵的大小反映系统所处状态的稳定情况，熵的变化指明热力学过程进行的方向，熵为热力学第二定律提供了定量表述。 为了定量表述热力学第二定律，应该寻找一个在可逆过程中保持不变，在不可逆过程中单调变化的态函数。克劳修斯在研究卡诺热机时，根据卡诺定理得出，对任意循环过程都有 ，式中 Q是系统从温度为T的热源吸收的微小热量，等号和不等号分别对应可逆和不可逆过程。可逆循环的表明存在着一个态函数熵，定义为 对于绝热过程Q＝0，故S≥0，即系统的熵在可逆绝热过程中不变，在不可逆绝热过程中单调增大。这就是熵增加原理。由于孤立系统内部的一切变化与外界无关，必然是绝热过程，所以熵增加原理也可表为：一个孤立系统的熵永远不会减少。它表明随着孤立系统由非平衡态趋于平衡态，其熵单调增大，当系统达到平衡态时，熵达到最大值。熵的变化和最大值确定了孤立系统过程进行的方向和限度，熵增加原理就是热力学第二定律。 能量是物质运动的一种量度，形式多样，可以相互转换。某种形式的能量如内能越多表明可供转换的潜力越大。熵原文的字意是转变，描述内能与其他形式能量自发转换的方向和转换完成的程度。随着转换的进行，系统趋于平衡态，熵值越来越大，这表明虽然在此过程中能量总值不变，但可供利用或转换的能量却越来越少了 。 内能 、 熵和热力学第一、第二定律使人们对与热运动相联系的能量转换过程的基本特征有了全面完整的认识。 从微观上说，熵是组成系统的大量微观粒子无序度的量度，系统越无序、越混乱，熵就越大。热力学过程不可逆性的微观本质和统计意义就是系统从有序趋于无序，从概率较小的状态趋于概率较大的状态。 在信息论中，熵可用作某事件不确定度的量度。信息量越大，体系结构越规则，功能越完善，熵就越小。利用熵的概念 ，可以从理论上研究信息的计量 、传递 、变换 、存储。此外，熵在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域也都有一定的应用。

6.怎样理解“熵"

熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，并应用在热力学中。克劳德·艾尔伍德·香农（Claude Elwood Shannon）第一次将熵的概念引入到信息论中来。物理学上指热能除以温度所得的商，标志热量转化为功的程度。科学技术上用来描述、表征体系混乱度的函数。熵是生物亲序，熵也是混沌度，熵在热力学中是表征物质状态的参量之一，在经典热力学中，可 熵 用增量定义为dS＝(dQ/式中T为物质的热力学温度；dQ为熵增过程中加入物质的热量。表示加热过程所引起的变化过程是可逆的。熵是组成系统的大量微观粒子无序度的量度，热力学过程不可逆性的微观本质和统计意义就是系统从有序趋于无序，从概率较小的状态趋于概率较大的状态。单位质量物质的熵称为比熵，熵最初是根据热力学第二定律引出的一个反映自发过程不可逆性的物质状态参量。热力学第二定律是根据大量观察结果总结出来的规律，①热量总是从高温物体传到低温物体，不可能作相反的传递而不引起其他的变化；

7.信息熵的信息含义

信息是物质、能量、信息及其属性的标示。【逆维纳信息定义】信息是确定性的增加。【逆香农信息定义】信息是事物现象及其属性标识的集合。【2002年】 信息理论的鼻祖之一Claude E. Shannon把信息（熵）定义为离散随机事件的出现概率。所谓信息熵，是一个数学上颇为抽象的概念，在这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率。而信息熵和热力学熵是紧密相关的。对信息的销毁是一个不可逆过程，所以销毁信息是符合热力学第二定律的。而产生信息，则是为系统引入负（热力学）熵的过程。所以信息熵的符号与热力学熵应该是相反的。当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，被引用的程度更高。从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。这样子我们就有一个衡量信息价值高低的标准，可以做出关于知识流通问题的更多推论。x表示随机变量，与之相对应的是所有可能输出的集合，定义为符号集,随机变量的输出用x表示。P(x)表示输出概率函数。熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大. 信息熵：信息的基本作用就是消除人们对事物的不确定性。在它似像非像的形态上押上有价值的数码，这就是一个在博弈对局中现象信息的混乱。香农指出，它的准确信息量应该是-(p1*log(2,香农把它称为“信息熵”有兴趣的读者可以推算一下当 32 个球队夺冠概率相同时，对应的信息熵等于五比特。有数学基础的读者还可以证明上面公式的值不可能大于五。它的熵定义如下：变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。信息熵是信息论中用于度量信息量的一个概念。一个系统越是有序，信息熵就越低；一个系统越是混乱，信息熵就越高。信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。熵的概念源自热物理学。假定有两种气体a、b，当两种气体完全混合时，可以达到热物理学中的稳定状态，此时熵最高。如果要实现反向过程，即将a、b完全分离，在封闭的系统中是没有可能的。只有外部干预（信息），也即系统外部加入某种有序化的东西（能量），系统进入另一种稳定状态，信息熵最低。在一个封闭的系统中，熵总是增大，若使系统的熵减少（使系统更加有序化），必须有外部能量的干预。信息熵的计算是非常复杂的。而具有多重前置条件的信息，更是几乎不能计算的。所以在现实世界中信息的价值大多是不能被计算出来的。但因为信息熵和热力学熵的紧密相关性，所以信息熵是可以在衰减的过程中被测定出来的。