既然是“尽量通俗易懂”,那我就尽量一把。熵最早是由克劳修斯提出。按现在的学科分法,他应该也是搞物理化学的。当时人们热衷于气体、热机、梦想着永动机。克劳修斯发现当前没有一个量来表示系统(孤立系统)的稳定性,这怎么能行?。传统物理量:温度、压强、能量都没法来干这事。克劳修斯想,既然没有,我就创造一个,取名叫了熵。并对其进行了定量描述,用来判断系统的稳定性。
虽然熵很早就没克劳修斯这种大神创造出来了。但是它的物理意义一直没人知道。相当一段时间就被当成一个纯物理量来用。直到又一位大神玻尔兹曼的出现。他是研究统计热力学的,他发现熵这个宏观物理量和微观的权重(所谓权重,可以简单理解为概率的大小)很相似。从权重角度考虑,熵就是宏观状态的多样性。这就明白多了,哪个状态的概率大、其熵就大。而概率是可以用数学方法算得。
关于熵的不形象比喻:高中在操场做操的时候,只有在被命令的情况下才能按方正队形站好,一旦处于命令解除,处于自由状态,肯定是乱成一团。因为乱成一团的概率大、多样性高、熵大。这一过程就是熵增加原理的比喻。 但是、但是、但是,绝不是说熵增加过程就是变混乱的过程。这是不对的。可能是满足某一概率分布。
水平有限,请大神们指正。
前些天随手写了个对分析力学的解读,学妹说很有知乎大神的风范。特地来知乎转转,看了很多好贴好回答,也来贡献自己的力量。
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其实前面几位的回答已经足够好了,相信有数理基础的人基本能读懂了,但是还有几个“一听就懂的关键术语”,前面的大神没有提到,我来补充。
也是从概率论入手:
1、原理一:微观状态等概率原理
假设有5枚硬币,每一枚硬币要么正面(1)朝上要么反面朝上(0),“00010”就是一个微观状态,每个硬币有(0、1)两种可能,于是一共有“2的5次方=32种”可能。注意,记录微观状态的时候,“00010”和“00100”是两种不同的状态。
2、原理二:全同粒子原理(全同硬币)
由于这些硬币宏观上是不能被区分的,于是“00010”和“00100”这两种微观状态,对应于同一种宏观状态——即:1个正面4个反面——可以数出来,这种宏观状态出现的概率(记做:P=5/32)(也叫做微观状态数为5)。
3、结论呼之欲出:二项分布,高斯分布
我们已经知道,微观状态等概率分布;那么宏观状态如何分布呢?答案就是中学学过的二项分布;当硬币很多很多的时候,就过渡到宏观状态的高斯分布。高斯分布什么特点呢?两边概率很小,中间概率很大。当硬币非常非常多的时候,中间一小块区域的概率近乎于100%。也就是说,中间的那些宏观状态,拥有的微观状态数(记做:W)非常大。
4、什么是熵(记做:S)?
熵的统计学定义就是:某个宏观状态的微观状态数,取对数(S=lnW)。可以看得出来,熵越大的宏观状态,具有越大的出现概率。
5、所谓熵增:
更为形象的事件是:1、这无数多个硬币,不是躺在桌子上的,而是在时常地跳动,对于某个硬币来说,它一会儿正面一会儿反面。但是对于所有硬币这个整体,它基本上是50%正面和50%反面。2、如果在某一时刻,你强行让所有硬币都是正面(此宏观状态的微观状态数为1,熵最小),但是你阻止不了它跳动,这些硬币很快就会“演化成”熵最大的宏观状态,是谓熵增。
6、补充:
理论上,硬币世界是可以演化到全部正面或全部反面的”小熵“状态,但是,动辄阿伏伽德罗常数数量级(10^23)的统计结果会告诉你,这个概率非常非常非常小,高斯分布的极限是什么?函数,就是在熵最大的地方的一个窄条。
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