基于信息论的关于热力学熵和信息熵的讨论与浅析

熵和信息论在生态科学中的应用随着科学技术的不断发展和人类对自然环境的进一步认知，生态学作为研究生物群落相互作用和生态系统演化的重要学科，日益成为人们关注的焦点和研究的热点。

作为计量学科教课的重点之一，信息论与热力学中的熵理论在生态学领域中的应用也愈趋重要。

该文将从信息论与热力学理论两个角度出发，对熵和信息论在生态科学中的应用展开探讨与分析。

一、信息熵在生态科学中的应用信息熵是信息理论的基本概念，也是绝热系统热力学状态的度量。

信息熵在生态科学中的应用可以追溯至上世纪50年代初，其中以Shannon（Shannon, 1948）在生态学领域的运用最为广泛。

他在研究森林鸟类种类和数量时，运用基于信息熵的数学模型，提出了生态多样性这一重要度量指标。

随后，此类研究成果得以更深入地运用于生态系统结构、生态过程和生物多样性等研究领域。

下面我们将从生态系统结构、生物群落多样性、生态相互作用等方面来探讨信息熵在生态学中的应用。

1. 生态系统结构信息熵在生态学领域中的运用广泛考虑到生态系统结构与组成的多样性，因此，应用生态学关注类比于信息熵概念的种类、数量和组成多样性。

基于此，研究者可以利用熵值作为系统多样性的外部表现，进而探讨生态系统结构的多样性和稳定性。

此外，信息熵在生态系统功能研究中也发挥了重要作用。

如在森林生态系统功能研究中，通过运用信息熵理论，可提取森林生态系统植物群落垂直结构的信息，分析垂直多样性分布状况与生态系统功能的相关性。

同样的，在草地生态系统、湖泊生态系统和海洋生态系统等研究中，也运用信息熵理论，探索生态系统结构与多样性状况，从而结合生态学、统计学和信息学，开展更加细致深入的研究工作。

2. 生物群落多样性如上所述，信息熵在生态学领域中的首要应用体现在生物多样性这一层面上。

不仅如此，当我们进一步考虑生物群落内生物种类、数量和结构等方面的多样性定义时，信息熵的应用也愈发重要。

特别地，生态熵在哺乳动物、昆虫、微生物、藻类和植物等各种群落类型的研究中得到广泛的应用。

热力学中的熵的守恒性质热力学是研究物质和能量相互转化的学科，而其中的熵则是一个重要的概念。

熵作为热力学第二定律的核心内容，被广泛应用于热力学、统计物理学以及其他领域。

在热力学中，熵代表了系统的混乱程度，也是判断系统的无序程度的一个重要指标。

而熵的守恒性质则是研究系统变化过程中的一个重要性质。

首先，我们来了解一下熵的定义。

熵是一个状态函数，用符号S表示。

对于一个封闭系统而言，当系统处于平衡状态时，其熵的值是一个确定的值。

根据熵的定义，我们可以得出熵的守恒性质：在一个孤立系统中，熵的总变化量等于各个过程中熵的变化量之和。

这一性质也被称为熵的增加原理，也就是热力学第二定律的数学表达。

熵的守恒性质可以通过以下方式进行解释。

首先，我们知道熵是系统无序程度的度量，系统由有序向无序转变的过程中，熵会增加。

考虑一个简单的例子，当我们将一个有序的卡片堆撒开，卡片的位置变得无序，而熵也相应地增加。

同样地，在一个孤立系统中，由于它与外界隔绝，系统无序程度的增加是不可逆的，所以熵只能增加，而不能减少。

在具体的热力学过程中，熵的守恒性质可以用来判断过程的可逆性。

对于一个可逆过程，熵的变化量为零，因为可逆过程是无耗散的，不会产生额外的熵增加。

而对于不可逆过程，由于不可逆过程会产生能量的散失和系统无序程度的增加，熵的变化量一定是大于零的。

因此，根据熵的守恒性质，我们可以判断过程的可逆性，以及系统的无序程度变化。

熵的守恒性质还可以与信息论进行关联。

根据信息论的定义，信息的度量是通过信息熵来衡量的。

信息熵表示了信息的无序程度。

在信息论中，信息的传输和交流都会伴随着熵的增加。

这与热力学中熵的守恒性质相呼应。

因此，熵的守恒性质不仅在热力学中有重要意义，也在信息论中起到了关键作用。

总结起来，熵是热力学中一个重要的概念，代表了系统的无序程度。

熵的守恒性质是研究热力学变化过程的一个重要性质，可以用来判断过程的可逆性和系统的无序程度变化。

熵的守恒性质还与信息论有密切的关系，为信息传输和交流提供了理论基础。

熵在信息理论中的应用信息理论是研究信息的量和质的科学领域，它为我们理解信息的传递和存储提供了强有力的工具和框架。

熵是信息理论的核心概念之一，它是信息的一种度量，能够揭示系统的不确定性和随机性。

熵在信息理论中发挥着重要的作用，本文将探讨熵在信息理论中的应用，并介绍一些具体的应用案例。

首先，熵被用来度量信息的不确定性。

熵的概念最初由克劳德·香农在1948年提出，它可以理解为系统中信息的平均信息量。

在信息理论中，熵被用来衡量信息源的不确定度，即信息源产生的符号的不确定性水平。

对于一个具体的离散信息源，它的熵可以通过以下公式计算：H(X) = -∑P(x)log(P(x))，其中P(x)表示符号x出现的概率。

熵越高，表示信息源产生的符号越随机，不确定度越大。

其次，熵被用来度量信息的压缩性。

在信息传输和存储中，压缩是一种重要的技术，可以显著减小信息的存储空间和传输带宽。

在信息理论中，通过熵的概念可以确定信息的最小表示长度，即熵越大，信息的最小表示长度越长，相应地，信息的压缩率就会降低。

而对于服从某种概率分布的信息源，可以通过霍夫曼编码来实现最佳压缩，其中信息源中出现概率高的符号分配较短的编码，而出现概率低的符号分配较长的编码。

熵告诉我们了解一个信息源的特性，有助于设计相应的压缩算法。

第三，熵被用来度量信息的冗余性。

冗余性是指信息中不必要的部分，它使得信息在传递和存储过程中存在额外的开销。

冗余性可以通过熵和实际编码长度之间的差异来衡量。

在信息理论中，通过比较信息的平均长度和熵，可以得到冗余度的大小。

信息的冗余度越高，表示信息中的冗余部分越多，可以通过去除这些冗余部分来减少信息的传输和存储开销。

因此，熵的概念可以帮助我们分析信息中的冗余，并提出相应的优化策略，以提高信息的传输和存储效率。

最后，熵在密码学中也有着广泛的应用。

密码学是研究信息的保密性和完整性的学科，熵在密码学中被用来衡量密码的复杂性和安全性。

详解机器学习中的熵、联合熵、条件熵、相对熵和交叉熵原⽂地址：1、信息熵 (information entropy)熵 (entropy) 这⼀词最初来源于热⼒学。

1948年，克劳德·爱尔伍德·⾹农将热⼒学中的熵引⼊信息论，所以也被称为⾹农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entropy)。

本⽂只讨论信息熵。

⾸先，我们先来理解⼀下信息这个概念。

信息是⼀个很抽象的概念，百度百科将它定义为：指⾳讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指⼈类社会传播的⼀切内容。

那信息可以被量化么？可以的！⾹农提出的“信息熵”概念解决了这⼀问题。

⼀条信息的信息量⼤⼩和它的不确定性有直接的关系。

我们需要搞清楚⼀件⾮常⾮常不确定的事，或者是我们⼀⽆所知的事，就需要了解⼤量的信息。

相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，我们就不需要太多的信息就能把它搞清楚。

所以，从这个⾓度，我们可以认为，信息量的度量就等于不确定性的多少。

⽐如，有⼈说⼴东下雪了。

对于这句话，我们是⼗分不确定的。

因为⼴东⼏⼗年来下雪的次数寥寥⽆⼏。

为了搞清楚，我们就要去看天⽓预报，新闻，询问在⼴东的朋友，⽽这就需要⼤量的信息，信息熵很⾼。

再⽐如，中国男⾜进军2022年卡塔尔世界杯决赛圈。

对于这句话，因为确定性很⾼，⼏乎不需要引⼊信息，信息熵很低。

其中负号是⽤来保证信息量是正数或者零。

⽽ log 函数基的选择是任意的（信息论中基常常选择为2，因此信息的单位为⽐特bits；⽽机器学习中基常常选择为⾃然常数，因此单位常常被称为奈特nats）。

I(x) 也被称为随机变量 x 的⾃信息 (self-information)，描述的是随机变量的某个事件发⽣所带来的信息量。

图像如图：H(X) 就被称为随机变量 x 的熵,它是表⽰随机变量不确定的度量，是对所有可能发⽣的事件产⽣的信息量的期望。

从公式可得，随机变量的取值个数越多，状态数也就越多，信息熵就越⼤，混乱程度就越⼤。

信息熵的概念及其在信息论中的应用信息熵是信息论中的一个重要概念，用来衡量信息的不确定性和随机性。

在信息论的发展中，信息熵被广泛应用于数据压缩、密码学和通信领域等。

本文将详细介绍信息熵的概念和其在信息论中的应用。

一、信息熵的概念信息熵是由美国科学家克劳德·香农（Claude Shannon）在1948年提出的，它是用来衡量随机变量中所包含的信息量。

香农认为，一个事件的信息量和它的不确定性是成正比的。

如果一个事件是确定的，它所包含的信息量就很小；相反，如果一个事件是完全不确定的，那么它所包含的信息量就会很大。

信息熵的计算公式如下：H(X) = -ΣP(x)log(P(x))其中，H(X)代表随机变量X的信息熵，P(x)代表随机变量X取值为x的概率，log代表以2为底的对数运算。

信息熵的单位通常用比特（bit）来表示，表示一个系统所能提供的平均信息量。

比特值越大，代表信息的不确定性越高，信息量越大。

信息熵的概念与热力学中的熵有些相似，都是用来衡量混乱程度或者不确定性的指标。

而信息熵则更加关注于信息的有序性和随机性。

二、信息熵的应用1. 数据压缩信息熵在数据压缩中发挥着重要作用。

根据信息熵的原理，如果某段数据的信息熵较高，那么这段数据中存在较多的冗余信息。

通过将冗余信息删除或者使用更简洁的编码方式表示，可以实现对数据的压缩。

在实际应用中，常用的数据压缩算法如Huffman编码和Lempel-Ziv 编码等都是基于信息熵的原理设计的。

这些算法通过对数据进行分组和编码，去除数据中的冗余信息，从而实现高效的数据压缩。

2. 密码学信息熵在密码学中也有广泛的应用。

在设计密码算法时，我们希望生成的密钥具有高度的随机性和不可预测性，以保证密码的安全性。

信息熵可以被用来评估生成密钥的质量。

如果密钥的信息熵较高，说明密钥具有较高的随机性，对于攻击者来说更加难以猜测。

因此，在密码学中，信息熵可以作为评估密钥强度的一个重要指标。

热力学中的熵及其应用熵是热力学中一个非常重要的概念，它的概念比较抽象，但是在实际应用中却有着非常广泛的运用和意义。

本文将会详细介绍熵的概念、熵增加定理和熵的应用。

一、熵的概念熵是热力学的一个基本概念，也是热力学第二定律的表征之一。

它是一个状态函数，表示一个热力学系统的无序程度或者混乱程度。

熵的单位是焦耳每开尔文（J/K），也可以用调和平均数表示。

二、熵增加定理熵增加定理是热力学第二定律的表述之一，表明在一个孤立系统中，熵是不断增加的。

这个定理的表述是“孤立系统的任何自然变化都使系统的熵增加或者保持不变”。

熵增加定理的物理意义在于，系统的混乱程度是不断增加的，这就意味着系统的有序程度是不断降低的。

例如，一个盛放煮沸水和冷水的热力学系统，当煮沸水和冷水混合时，系统的有序程度被降低，熵也随之增加。

三、熵的应用熵在热力学中有着非常广泛的应用，下面介绍一些熵的应用。

1. 熵在工程热力学中的应用工程热力学的研究领域很广泛，其中一个很重要的应用就是汽车发动机、电站以及冷却器等能源设备的设计和优化。

这些设备需要对流体进行加热或冷却，通过熵的计算可以对这些设备进行性能评价和优化。

2. 熵在生物化学中的应用生物化学是一个重要的学科，其中熵在生物化学反应中发挥了重要作用。

生命体系维持其组成物质的存在状态需要产生熵的负值，因此熵的变化在生命体系中十分重要。

例如，在生物合成和分解反应中，熵的变化决定了反应的方向和速率。

3. 熵在信息熵中的应用信息熵是指用来衡量一个信息系统不确定性的量。

通过计算信息系统的熵，可以对信息的质量和有效性进行评价。

信息熵在信息论、通信信号处理、计算机科学和人工智能等领域中有着广泛的应用。

综上所述，熵在热力学中是一个非常重要的概念。

通过熵的定义、熵增加定理和熵的应用，可以看出熵在实际应用中有着非常广泛的意义和价值。

在掌握了这个概念之后，可以更好地理解热力学中的其他概念和理论，同时可以应用到具体的领域中去，从而实现更好的效果。

熵的概念与应用熵是热力学中的重要概念，它是描述系统不可逆性和混乱程度的量。

在物理、化学、信息论、生态学等领域，熵都有着重要的应用。

本文将介绍熵的基本概念、物理意义以及应用，并探讨其在自然界中的普遍性。

一、熵的基本概念熵（Entropy）是德国物理学家克劳修斯提出的概念。

在热力学中，熵是一个描述系统混乱程度的量。

系统的混乱程度越高，其熵值就越大。

熵通常用符号S表示，单位是焦耳/开尔文（J/K）或卡路里/开尔文（cal/K）。

二、熵的物理意义熵在热力学中的作用非常重要。

它是描述系统热力学状态的基本量之一。

具体来说，熵可以用来描述一个系统从一个状态到达另一个状态的过程中，系统无序性与可逆性的变化。

换句话说，熵是热力学中可逆过程和不可逆过程的重要量度标准。

在热力学中，熵还有一个重要的定理，即热力学第二定理（或熵增定理）。

该定理指出：熵在任何一过程中总是增加，即任何系统都趋向于更加混沌和无序的方向发展。

因此，把系统状态从低熵状态变为高熵状态的路径必须是不可逆过程。

这种趋势性表现为物理学中的时间箭头，即一切都是向着不可逆的方向发展。

三、熵的应用熵在物理学、化学、信息论、生态学等领域都有着重要的应用。

以下是一些具体的例子：1. 热力学和化学：熵在热力学和化学领域中被广泛应用。

例如，吉布斯热力学和统计热力学中都有熵的概念。

熵可以用来描述化学反应热力学能量的变化，如熵增反应和熵减反应等。

2. 信息论：熵在信息论中是非常重要的概念。

根据信息熵的概念，一个系统的不确定性和信息含量可以通过该系统的熵来表示。

3. 生态学：熵在生态学中也有重要的应用。

例如，生态系统的稳定性和复杂性可以通过系统的熵来描述。

当生态系统中的物质和能量流失增加时，系统的熵将增加，从而使系统变得不可逆，失去稳定性。

四、熵的普遍性熵的应用不仅局限于自然科学中，它也可以用来解释社会和经济现象。

例如，在经济学中，熵可以用来描述系统失序性的变化。

当经济系统的能量和信息流失增加时，系统的熵也会增加，从而导致经济系统的失序性和不可逆性增加。

信息熵,能量熵信息熵和能量熵是信息论和热力学中重要的概念。

信息熵是描述信息的不确定性和随机性的度量，而能量熵则是描述系统热力学性质的度量。

本文将从引言概述、正文内容和总结三个部分来详细阐述信息熵和能量熵。

引言概述：信息熵和能量熵是两个不同领域的概念，但它们都是用来描述系统的度量。

信息熵是信息论中的概念，用来度量信息的不确定性和随机性。

能量熵则是热力学中的概念，用来度量系统的热力学性质。

虽然它们的应用领域不同，但是它们都有着相似的数学定义和性质。

正文内容：1. 信息熵1.1 信息熵的定义信息熵是用来度量信息的不确定性和随机性的度量。

它的数学定义为：H(X) = -ΣP(x)logP(x)，其中P(x)表示事件x发生的概率。

当事件发生的概率越均匀，信息熵越大，表示信息的不确定性越高。

1.2 信息熵的性质信息熵具有以下性质：- 信息熵的取值范围为0到logN，其中N为事件的个数。

当所有事件的概率相等时，信息熵达到最大值logN。

- 信息熵满足对称性，即H(X) = H(Y)，其中X和Y是等价的随机变量。

- 信息熵满足可加性，即H(XY) = H(X) + H(Y)，其中XY表示两个独立的随机变量。

2. 能量熵2.1 能量熵的定义能量熵是用来度量系统的热力学性质的度量。

它的数学定义为：S = -ΣPi logPi，其中Pi表示系统处于能级i的概率。

能量熵描述了系统的混乱程度，当系统处于均匀分布时，能量熵最大，表示系统的混乱程度最高。

2.2 能量熵的性质能量熵具有以下性质：- 能量熵的取值范围为0到logN，其中N为系统的能级数。

当系统处于均匀分布时，能量熵达到最大值logN。

- 能量熵满足对称性，即S(X) = S(Y)，其中X和Y是等价的系统。

- 能量熵满足可加性，即S(XY) = S(X) + S(Y)，其中XY表示两个独立的系统。

总结：信息熵和能量熵是两个不同领域的概念，分别用来度量信息的不确定性和随机性以及系统的热力学性质。

熵的概念和推广熵是热力学的一个基本概念，指的是一个系统无序程度的度量。

熵的引入，极大地推动了热力学的发展，成为了现代科学一个基本的概念。

但是，除了热力学中的应用，熵在其他领域也有着广泛的应用。

首先，熵在信息论中的应用。

香农在20世纪40年代提出了信息熵的概念，指的是一个信息源的无序程度。

信息熵可以被看做信息源的不确定性度量，它的值越大，代表着一个信息源生成的信息越无序，越不可预测。

通过信息熵，我们可以计算出一个信息源的信息率上限，也就是我们所说的熵编码。

其次，熵在系统论中的应用。

系统论指的是一种研究系统的方法，它关注系统内部的相互关系和变化规律。

在系统论中，熵被定义为系统的多样性和复杂度。

当一个系统呈现出高度的无序状态时，它的熵值会变大。

系统熵的增加可以被看作是系统的不可逆性增加的标志。

而熵的减小则代表着有序状态的产生和稳定。

此外，熵在生态学、经济学、社会学等领域也有广泛的应用。

在生态学中，熵常常被用来测量生态系统的稳定性和复杂性。

经济学中，熵被用来评估市场的无序程度和竞争度。

社会学中，熵被用来描述社会系统的无序性和变化趋势。

但是，尽管熵有着广泛的应用，它的概念并不易懂。

在推广熵的概念时，我们需要考虑如何让人们更容易理解它的含义和应用。

一种方法是通过可视化来演示熵的概念。

例如，可以使用随机分布的小球来模拟熵的增加过程，或者用颜色深浅来表现一个系统的有序性变化。

这些简单而生动的可视化方法可以让人们更加深入地理解熵的概念。

另外，我们也可以利用实际问题来解释熵的含义和应用。

以生态学为例，我们可以讲解生态系统中的物种多样性和能量流动，通过这些实际案例来演示熵的概念和测量方法。

这样不仅可以提高人们对熵的理解程度，也可以让人们更容易将熵的概念与实际问题联系起来，从而更好地应用熵概念解决实际问题。

总之，熵是一个广泛应用于科学和人文领域的重要概念。

推广熵的应用，需要我们从不同已知领域中发掘熵的基本概念，从应用角度出发，通过可视化和实际案例解释熵的含义和应用，让更多的人了解和应用熵概念来提高自己的认知能力和解决问题的能力。

第1篇随着科技的飞速发展，信息论这门学科在我国得到了广泛的关注和研究。

我有幸在本学期选修了信息论这门课程，通过学习，我对信息论有了更加深入的了解。

以下是我在学习信息论过程中的心得体会。

一、信息论的基本概念与理论1. 信息熵：信息熵是衡量信息不确定性的指标，也是信息论的核心概念。

在学习过程中，我了解到信息熵的计算公式、性质以及与其他信息量度的关系。

通过学习信息熵，我对信息的不确定性有了更加直观的认识。

2. 信息传输：信息传输是信息论研究的重要内容。

在学习过程中，我了解到香农编码、汉明距离、信道容量等概念。

这些概念使我认识到，在信息传输过程中，如何提高传输效率、降低误码率以及保证信息完整性的重要性。

3. 信道编码：信道编码是提高信息传输质量的重要手段。

在学习过程中，我了解到线性分组码、卷积码、LDPC码等编码方式。

这些编码方式使我认识到，在信道编码过程中，如何提高编码效率、降低误码率以及保证信息完整性的重要性。

4. 信号检测：信号检测是信息论研究的一个重要领域。

在学习过程中，我了解到贝叶斯检测、匹配滤波等检测方法。

这些方法使我认识到，在信号检测过程中，如何提高检测性能、降低误判率的重要性。

二、信息论的应用与前景1. 通信领域：信息论在通信领域具有广泛的应用。

例如，在无线通信、卫星通信、光纤通信等领域，信息论的理论和方法被广泛应用于提高通信质量、降低误码率以及保证信息完整性。

2. 计算机科学：信息论在计算机科学领域也具有重要作用。

例如，在数据压缩、加密、算法设计等方面，信息论的理论和方法被广泛应用于提高数据处理效率、保证数据安全以及优化算法性能。

3. 人工智能：随着人工智能的快速发展，信息论在人工智能领域也得到了广泛应用。

例如，在机器学习、自然语言处理、图像识别等方面，信息论的理论和方法被广泛应用于提高算法性能、优化模型结构以及提高数据处理效率。

三、学习信息论的体会1. 理论与实践相结合：在学习信息论的过程中，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。

信息熵法和熵权法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述信息熵法和熵权法是两种常用的数学方法，用于处理不确定性和多因素之间的关系。

在现代科学和工程领域中，信息熵法和熵权法被广泛应用于数据分析、决策支持、风险评估等方面。

信息熵法是基于信息论的一种方法，主要用于衡量系统的不确定性程度和信息量大小。

通过计算各个变量或因素的信息熵，可以揭示系统内部的结构和规律，从而进行有效的分析和预测。

熵权法是一种基于熵值理论的多因素决策方法。

通过引入熵权指标，可以综合考虑各个因素之间的差异性，从而进行全面的评估和排序。

熵权法在多属性决策、风险评估、环境管理等方面具有重要应用价值。

本文将深入探讨信息熵法和熵权法的原理、应用领域以及优缺点，以期为读者提供更多关于这两种方法的理解和应用。

1.2文章结构文章结构部分:本文主要包括引言、信息熵法、熵权法和结论四个部分。

在引言部分，我们将对信息熵法和熵权法进行简要介绍，并说明本文的目的。

在信息熵法部分，我们将介绍其定义与原理，以及其在实际应用中的领域。

在熵权法部分，我们将详细介绍其定义与原理，并探讨其应用领域。

最后，在结论部分，我们将总结信息熵法与熵权法的优点，并进行对比它们之间的差异。

通过对这两种方法的全面了解，读者将能够更好地了解它们的优势和适用性，从而为实际决策和问题解决提供更多的参考依据。

1.3 目的：本文的目的在于深入探讨信息熵法和熵权法这两种在信息论和决策分析中广泛应用的数学方法。

通过对它们的定义与原理、应用领域以及优点与差异的对比分析，旨在为读者提供更全面的理解和认识。

同时，通过对这两种方法的比较，探讨它们在不同情境下的适用性和优劣，为决策者和研究者提供更多的选择和参考。

最终，希望能够对读者对信息熵法和熵权法的应用进行深入思考，并为相关领域的学术研究和实践工作提供一定的帮助和指导。

2.信息熵法2.1 定义与原理信息熵法是一种数学工具，用于描述信息的不确定度或信息量的大小。

熵和纠缠熵的关系-概述说明以及解释1.引言1.1 概述熵和纠缠熵是信息理论和量子力学中的重要概念，它们分别描述了系统的无序程度和量子态之间的关联程度。

熵在信息论中用来度量一个信源产生的信息的平均量，它可以看作是系统的混乱程度或不确定程度的度量。

熵越高，表示系统的无序程度越高，反之则表示系统的有序程度越高。

纠缠熵是量子力学中描述纠缠态的一种度量，纠缠态是指多个量子体系之间存在相互关联和耦合的状态。

在纠缠态中，一个量子体系的测量结果会直接影响到其他纠缠在一起的量子体系，即使它们之间距离遥远。

纠缠熵描述了这种相互关联的强度，它越高则表示纠缠程度越大。

熵和纠缠熵之间存在一定的关系。

首先，在信息论中，熵的计算依赖于概率分布，而在量子力学中，纠缠熵的计算依赖于量子态的表示和测量。

这些计算方法虽然不同，但它们都涉及到了统计学和概率论的知识。

此外，熵和纠缠熵都可以用来描述系统的不确定性和信息量，它们在不同领域的研究中都发挥着重要作用。

熵和纠缠熵在科学研究和应用中具有广泛的重要性。

在信息论中，熵被广泛应用于数据压缩、信源编码、加密算法等领域，它在保护和传输信息方面起到了关键的作用。

纠缠熵则在量子计算、量子通信、量子密钥分发等量子信息科学中扮演着重要的角色，它对于实现高效的量子计算和保护量子通信的安全性具有重要意义。

通过研究熵和纠缠熵的关系，可以深入理解信息论和量子力学中的相关概念和原理，并探索它们在不同学科中的交叉应用。

这对于推动科学研究的发展和推动技术创新都具有重要的意义。

1.2 文章结构本文主要围绕熵和纠缠熵展开，旨在探讨它们之间的关系。

全文分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分首先概述了本文的研究对象与目的，并简要介绍了熵和纠缠熵的概念。

接着，介绍了文章的结构，明确了各部分的内容和逻辑关系。

正文部分将分为两个小节进行论述。

第一小节将详细介绍熵的概念和应用。

我们将探讨熵的定义、计算方法以及在物理、信息理论等领域中的应用，并举例说明其重要性和实际意义。

第３９卷第１０期大　学　物　理Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．１０２０２０年１０月ＣＯＬＬＥＧＥ　ＰＨＹＳＩＣＳＯｃｔ．２０２０收稿日期：２０２０－０３－０２；修回日期：２０２０－０５－０７　基金项目：黑龙江省规划课题（“一带一路”背景下中俄《大学物理》课程共建模式探索，ＧＪＣ１３１９０２４）资助　作者简介：李均（１９８４—），男，四川射洪人，哈尔滨工业大学物理学院副教授、博士研究生导师，主要从事大学物理教学和钙钛矿材料电磁特性研究工作．熵概念的延拓———从热熵到信息熵李　均１，王志诚２，吴雨轩２，袁　志１，袁承勋１，王　莹１，孟庆鑫１，霍　雷１（１．哈尔滨工业大学物理学院，黑龙江哈尔滨　１５０００１；２．哈尔滨工业大学航天学院，黑龙江哈尔滨　１５０００１）摘要：本文首先介绍了热力学熵、信息熵的概念的建立过程，并基于熵在信息论中的应用实例找出热力学熵与信息熵两者之间的关联．最后通过麦克斯韦妖被西拉 、兰道尔以及现代实验解决过程论述了信息与能量、信息熵与热力学熵之间的关系．关键词：热熵；信息熵；麦克斯韦妖；兰道尔擦除中图分类号：Ｏ４－１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００ ０７１２（２０２０）１０ ００２９ ０５【ＤＯＩ】１０．１６８５４／ｊ．ｃｎｋｉ．１０００ ０７１２．２０００５９在物理学科中的热力学中，熵（Ｅｎｔｒｏｐｙ）是描述热力学系统状态的物理量，这也是熵最初被创造时的目的；借鉴于物理学中熵的概念，香农为了定量描述一条信息的信息量而在通信领域引入信息熵．本文将探讨热力学第二定律的成果能否应用到信息领域，即热力学熵与信息熵的相关性．１　热力学中的熵１．１　热力学中重要的定律及定理———熵概念的伏笔 人们最初研究热力学的目的是为了应用热力学的原理制造某种机器代替人力对外做功，所以便有了人们对热机的研究［１］．说到热机便不得不提１８２４年法国工程师卡诺在他的论文《关于热力学的几点设想》中提出的一种理想热机———卡诺热机［２］，这种热机的工作循环由两个准静态等温过程和两个准静态绝热过程组成．卡诺同时也证明了这种热机的效率最大，为提高热机效率指明了方向．由此引出的卡诺定理也为后来的熵概念的提出埋下了伏笔．自然界中发生的所有热力学过程必须遵循能量转化和守恒定律，卡诺循环在不违背热力学第一定律的情况下出现了可逆与不可逆这两个关键词，这个问题研究的便是热力学过程发生的方向性问题了．解决这个问题的是热力学第二定律．在卡诺定理的基础上，１８５０年克劳修斯在其论文《关于热动力》，１８５１年开尔文在其论文《热动力理论》中分别提出了热力学第二定律［２］：克劳修斯表述：不可能使热量从低温物体传向高温物体而不引起其他变化；开尔文表述：不可能从单一热源吸取热量，是指完全变为有用的功而不引起其他变化．１．２　克劳修斯熵随着对热力学第二定律的深入研究，人们发现一切与热现象有关的实际过程都是不可逆的，一切自然过程都有其方向性问题，这表明热力学系统所进行的不可逆过程的初态和终态之间存在巨大的差异性［１］．这种差异决定了热力学过程的方向性．为了研究这种差异性，我们应该要对热力学系统的状态进行定性或定量的描述．克劳修斯首先达成了这个成就．在对卡诺定理及热力学第二定律的研究中，克劳修斯推出了克劳修斯等式［３］：在可逆循环中，从一个状态到另一个状态的过程中，∮δＱＴ＝０（∮δＱＴ称为热温比），∮δＱＴ的积分与过程无关，只与初末状态有关，这在物理意义上说明系统中存在一个状态函数，１８６５年克劳修斯在其论文《力学的热理论的主要方程之便于应用的形式》命名这种状态函数为熵［４］，可逆循环中就有∮δＱＴ＝Ｓａ－Ｓｂ．这是熵在历史舞台上的首次露面，而且熵是系统状态函数这一基本点为后来所有的熵理论的延拓３０　大　学　物　理　第３９卷奠定了基调．１．３　玻尔兹曼熵１８７２年玻尔兹曼在其论文《关于热力学第二定律与机率的关系，或热平衡定律》中用热力学概率Ｗ描述系统中微观粒子热运动的无序性的程度［２］，并证明了系统状态函Ｓ∝ｌｎＷ．１９００年普朗克引进比例系数Ｋ（玻尔兹曼常量）最终有了玻尔兹曼熵公式：Ｓ∝ｌｎＷ．由这个公式我们可以知道熵是热力学概率的量度，也就是系统微观态数目的量度，而系统微观态数目越少，那么对应的热运动情况越简单，系统越有序；系统微观态数目越多，对应的热运动情况越复杂，系统越无序，所以玻尔兹曼熵也是系统无序性的量度．１．４　热熵概念的启发热熵概念建立后，很快启发了其他学科中对庞杂系统的状态、特征的量化表达．不同学科中都有庞杂无序的系统，但并不是每个学科中都有类似热温比的性质，所以该从什么角度切入，该用什么工具进行对系统的描述呢？玻尔兹曼从热力学概率的角度对熵的诠释启发了人们———用概率．这一点在信息论中信息熵的建立过程上表现的尤为突出．２　信息熵香农采用了哈特莱于１９２８年在《信息传输》一文中所提出的用对数测量信息的方法，来描述通信过程中的信息熵．从数学意义上，一个系统的信息量可以通过信息熵来量化，越大的信息熵意味着越高的信息含量．以最简单的信息储存设备－仅包含两种状态（上／下、左／右、磁化／未磁化）的系统为例，当系统确定处于某种状态时，探测系统将无法获得任何的新信息，即系统的信息熵为０．与之对应的，当系统等概率的处于其中一种状态时，就需要对系统进行检测来获得其状态信息．在这一情况下系统的信息熵为ｌｎ２（ｌｎ２为自然对数）．这一信息熵对应着最简单的未知状态—随机二进制选择—所关联的信息，并被记１ｂｉｔ—这意味着一个包含两种状态的系统最多包含１ｂｉｔ的信息．我们来描述一个事件时，通常想到的是用概率来量化其处于哪一种情况的可能性．对于繁琐的事件，我们还可以从另一个角度来描述事件———不确定度，信息熵正是这一特征的量化表达．我们设立一个具体的实例来推进信息熵的建立以及加深对不确定度的理解．我们来研究小明同学在某一考试中的考试结果如何，我们先把考试结果分为三档———优秀、及格、挂科．研究一个物理量我们就要知道它的影响因素有哪些，在找到事件的可能性数量和每一可能性发生的概率这两个影响因素后确定它们之间的函数关系．先控制变量，研究事件的一个可能性———即上述例子中小明会在期末考试挂科这个事件．整体事件的信息熵为Ｗ＝－ ｉＰｉｌｏｇ２Ｐｉ．分析信息熵的计算公式可知，这个熵是由概率值来决定的，而研究事件时常希望既可以知道我们对这件事有多大把握，还希望我们获得的信息对事件的不确定度有什么样的影响，这样需将获取的信息的贡献值量化了．因此，常将在没有任何其他信息（条件）下计算出的熵称为经验熵，将在有已知条件下计算出熵称为条件熵．二者的差值则称作信息增益．以小明会在期末考试挂科这个事件为例计算上述各种信息熵［５］，表１为收集到的若干同学的考试信息以及一些对考试结果有影响的因素的信息：表１　若干同学的考试信息以及一些对考试结果有影响的因素的信息同学＼影响因素是否刷题是否参加习题课是否参与网课是否答疑考试结果Ａ是否否否挂科Ｂ否是是是优秀Ｃ是是是是优秀Ｄ否是否是及格Ｅ否是是否及格由表中数据可知Ｗ（经验熵）＝－２５×ｌｏｇ２２５＋２５×ｌｏｇ２２５＋(１５×ｌｏｇ２１５)＝１．５２２现计算“刷题”这一条件对考试结果的影响，Ｗ（条件熵）＝－２５×１２×ｌｏｇ２１２＋１２×ｌｏｇ２１２＋((０×ｌｏｇ２０）＝０．９５１因此，信息增益ΔＷ＝Ｗ（经验熵）－Ｗ（条件熵）＝０．５７１同理，可计算出其他条件对考试结果的影响：ΔＷ（是否参加习题课）＝０．７２２ΔＷ（是否参与网课）＝０．５７１ΔＷ（是否答疑）＝０．５７１第１０期李　均，等：熵概念的延拓———从热熵到信息熵３１　可知是否参与习题课这一信息对所研究事件的信息增益最大，也就是知道小明的这个信息更能够让我们对小明的期末考试结果更有把握．在机器学习中也是如此，对采集到的数据进行处理，获取其特征，然后通过计算其信息增益加权来进行决策．３　麦克斯韦妖上面从信息熵概念的建立过程阐述了热熵与信熵的联系，但这仅是表层上的联系之处，更深入的来研究热力学熵与信息熵的关联，第一条线索可以追溯到１８６７年麦克斯韦妖［６，７］，它是一个能够检测两个相邻腔体中单个气体分子的智慧生物，如图１所示．图１　麦克斯韦妖［６，７］在初始状态下，两腔体具有相同的温度，即两腔体内的分子有着相同的平均动能（正比于分子的方均根速度）．通过控制腔体隔墙上活板门的开关，麦克斯韦妖可以在两个腔体内分别获得速度较高和速度较低的分子；这样两个腔体就充满了不同温度的气体，可以借助这一温差为热力发动机提供动力并产生机械功．通过收集气体分子的位置和速度等信息，并根据这些信息进行分类，麦克斯韦妖减少了系统的熵并将信息转化为了能量．在活板门无摩擦的前提下，麦克斯韦妖在自身不做功的情况下就可以实现这一操作—这显然是违反了热力学第二定律的．ＬｅｏＳｚｉｌａｒｄ在１９２９年设计了令人深思的第二个思维实验．Ｓｚｉｌａｒｄ的实验中妖仅仅拥有一个分子组成的气体，此时腔体的分隔墙由活塞取代，可移动的活塞被销钉固定在合适的位置［９］．起初，该粒子等概率的存在于两腔体的一个当中，妖通过观察得到了系统的真实状态．如图２所示，当分子存在于左侧腔体时，妖就在活塞左侧增加一个配重，并放开固定活塞的销钉；然后气体的膨胀推着活塞向右移动并带动配重克服重力向上移动．反之亦然，当分组存在于右侧腔体时，右侧添加配重同样由于气体的膨胀而向上移动．热力学第二定律表明上述引擎产生的功最多为ＫＢＴｌｎ２．其中ＫＢ为玻尔兹曼常量，Ｔ为气体温度，数值“２”对应着Ｓｚｉｌａｒｄ实验中的２个腔体；也就是说，１ｂｉｔ信息最多产生ＫＢＴｌｎ２的能量，这也是史上第一次明确信息与能量之间关系的结果．以现代语言的角度而言，热力学熵和信息熵在本质上是等价的，Ｓ＝ＫＢＨ，其中ＫＢＨ为尺度因子（因为信息熵是无量纲的）．图２　西拉 发动机［９］将Ｓ和Ｈ联系在一起可能看起来比较诡异，１９５７年ＥｄｗｉｎＪａｙｎｅｓ从统计学角度在二者间建立了一个联系．首先，由热力学第二定律可知，一个在常温Ｔ下的热力学进程能提供的功的最大值为：Ｗｍａｘ＝－ΔＦ＝－（ΔＥ－ＴΔＳ），由这个式子可看出热能与机械能之间不能完全转化，这中间耗散的部分就是由ＴΔＳ来表征的．从热力学概率角度，微观上该热力学系统的状态是由全部的分子的状态来决定的，但这个信息量太大且难以精准，所以基于统计学平均的思想，我们宏观上用温度、压强等宏观量来描述系统状态、该信息量与微观角度精确描述产生的信息量的差值用Ｈ来表征，对应着上面公式中的耗散部分，因此说明Ｓ和Ｈ是可以联系起来的．４　兰道尔擦除根据热力学第二定律，兰道尔在１９６１年提出信息的擦除必然会向环境中释放至少ＫＢＴｌｎ２的热量．热力学熵和信息熵的关系规定了擦除信息的能量损耗．考虑将一个系统（ＳＹＳ）与一个内存在温度下进行耦合，根据热力学第二定律，二者的组合熵的任何变化都将是一个正值．考虑到大尺寸的内存始终处于平衡态，我们可以调用克劳修斯公式ΔＳ＝ＱＲＥＳ／Ｔ．换句话说，流向内存的热流满足ＱＲＥＳ＝３２　大　学　物　理 第３９卷－ＴΔＳＳＹＳ．对于存有信息的二态系统而言，其初始信息熵为Ｈｉ＝ｌｎ２．在擦除后其信息熵消失，可得Ｈｆ＝０、ΔＨ＝－ｌｎ２．假定信息熵和热力学熵等价的条件下，我们可以得到ΔＳＳＹＳ＝ＫＢΔＨ＝ＫＢｌｎ２，其中ＫＢ为玻尔兹曼常数．因此我们可以得到ＱＲＥＳ＞ＫＢＴｌｎ２．换句话说，擦除１ｂｉｔ信息中流向储层的热耗散总是大于ＫＢＴｌｎ２的．兰道尔原理是解决麦克斯韦妖悖论的核心．１９８２年ＣｈａｒｌｅｓＢｅｎｎｅｔｔ指出麦克斯韦妖需要对从气体分子中所获得的信息进行记录；同时在完成一个完整的信息获取和能量产生循环后，麦克斯韦妖需要清空他的记忆到初始状态来开始新的一轮循环．依据兰道尔原理，麦克斯韦妖擦除记忆信息中所耗散能量超出了在一次循环中它产生的能量，因此这一流程是符合热力学第二定律的．随着近几十年来科技的伟大进步，人们已经可以进行单电子、小分子跟踪和操纵的实验了．因此，麦克斯韦妖、Ｓｚｉｌａｒｄ的引擎和兰道尔擦除原理都可以通过实验进行严格的研究［８］．法国里昂高等师范学院（ＥＮＳ）的课题组通过两束强聚焦激光产生两个势阱，并将胶体粒子限制于其中，以实现兰道尔的思维实验［１０］，如图３所示．该系统有两个分离的状态—粒子位于左侧或右侧的势阱—从而能够包含１ｂｉｔ的信息．该比特可以通过Ｂｅｎｎｅｔｔ提出的协议进行擦除．首先，通过改变激光强度来降低两势阱之间的势垒高度．然后，由压电电机产生缓慢地流动将粒子推至右侧．实际上，该流动将使得俘获势阱发生倾斜．然后，势阱将会被恢复到最初的形状．这样，无论粒子最开始位于哪一个势阱当中，最终都会以接近于１的概率位于右侧的势阱当中．对于一次完整信息擦除循环来说，环境中的平均热耗散等于调制两势垒形状平均所做的功．ＥＮＳ课题组结合粒子轨迹的测量和施加在粒子上的已知力实现了对这一物理量的评估．当信息擦除的时间较长时，热耗散依旧接近却高于兰道尔预测的界限．２０１０年，日本物理学家在实验室中让一个纳米小球沿电场制造的阶梯向上爬动，爬动所需的能量由该粒子在任何给定时间朝哪个方向运动这一信息转化而来，这意味着科学家首次在实验室实现了信息到能量的转化，作为状态表征的信息何以会转化为能量？一个最好的解释就是：信息本身就是能量，故使其在信息彰显过程中让而体现为能量．图３　兰道尔擦除原理的验证［１０］：（ａ）—（ｂ）为势阱调制，（ｃ）—（ｅ）为势阱倾斜，（ｆ）为恢复两势阱间的势垒５　信息熵的应用随着社会的发展和进步，信息的传递和运用起到了很重要的作用，它是事件能否按照预想行进的关键，同样也是对于未知行为属性的一种探知和发现．作为信息的度量单位，信息熵可应用于计算机、金融、环境检测等各个领域的信息系统，通过熵增和熵减的矛盾运动促进信息系统自组织能力的完善．也就是说，信息熵能使物质系统和社会系统以及人类自身的认识系统达到确定性、有序性和组织性的作用，达到减熵的目的．特别是对于人类社会系统，只要满足耗散理论的系统具有开放性、远离平衡态和系统内部各要素之间的相互关系是非线性关系的第１０期 李　均，等：熵概念的延拓———从热熵到信息熵３３要求，整个社会会积极向上蓬勃发展．对于多因素控制的不确定事件，引入信息熵理论可更好的对事件未知行为属性进行探知和发现．例如：１）评价城市扬尘治理效果时涉及多个因素（建筑施工扬尘排放量、土壤裸地起尘量、道路尘土残存量和环境空气ＰＭ２．５浓度）且对控制效果的影响程度不一［１１］；２）根据图像的颜色特征、空间局部分布特征、边缘和结构特征对艺术绘画风格进行高精度分类；３）对药品的多种有效成分进行质量控制，优化提取工艺；４）金融领域度量风险［１２］；５）软件领域中的算法优化［１３］．为此可引入信息熵理论为评价指标确定权重．信息论中，信息熵值越大，事物的不确定性和离散程度越大，则权重越小．６　结论热力学中热熵是对热力学系统无序度的度量，信息论中信息熵是对研究事件的不确定度的度量，二者都是从整体中抽离出一个特征进而表示整体的状态．兰道尔原理的基本思想说明擦除１ｂｉｔ信息需要消耗的最小能量为ＫＢＴｌｎ２，以现代语言的角度而言，能量与信息是一体两面的同一体，信息是能量的表征，热力学熵和信息熵在本质上是等价的．且自Ｓｈａｎｎｏｎ创立信息熵理论至今，信息熵理论在物理、化学、地理、采矿、生物、医学、运筹学、经济学、计算机科学等自然科学和社会科学的各个不同领域取得丰硕成果．参考文献：［１］　赵远，等．大学物理学（下册）［Ｍ］．北京：高等教育出版社．［２］　陈颖．熵概念的历史演变［Ｊ］．物理通报，２００９（０４）：４９ ５２．［３］　ＷｉｌｌｉａｍＨ．Ｃｒｏｐｐｅｒ，郭振华．鲁道夫·克劳修斯与通向熵之路［Ｊ］．大学物理，１９８８（１２）：２６ ３１＋１４．［４］　李鹤龄．信息熵、玻尔兹曼熵以及克劳修斯熵之间的关系———兼论玻尔兹曼熵和克劳修斯熵是否等价［Ｊ］．大学物理，２００４（１２）：３７ ４０．［５］　邢修三．物理熵、信息熵及其演化方程［Ｊ］．中国科学（Ａ辑），２００１（０１）：７７ ８４．［６］　ＬｅｆｆＨＳ，ＲｅｘＡＦ（Ｅｄｓ．）．Ｍａｘｗｅｌｌ’ｓＤｅｍｏｎ２：Ｅｎｔｒｏ ｐｙ，ＣｌａｓｓｉｃａｌａｎｄＱｕａｎｔｕｍＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ［Ｍ］．Ｂｒｉｓｔｏｌ：ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，２００３．［７］　ＰｌｅｎｉｏＭＢ，ＶｉｔｅｌｌｉＶ．Ｔｈｅｐｈｙｓｉｃｓｏｆｆｏｒｇｅｔｔｉｎｇ：Ｌａｎｄａｕｅｒ ｓｅｒａｓｕｒｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．ＣｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙＰｈｙｓｉｃｓ，２００１，４２：２５－６０．［８］　ＬｕｔｚＥ，ＣｉｌｉｂｅｒｔｏＳ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ：ＦｒｏｍＭａｘｗｅｌｌ’ｓｄｅｍｏｎｔｏＬａｎｄａｕｅｒ’ｓｅｒａｓｅｒ．ＰｈｙｓｉｃｓＴｏｄａｙ，２０１５，６８（９）：３０．［９］　ＳｚｉｌａｒｄＬ． ｂｅｒｄｉｅＥｎｔｒｏｐｉｅｖｅｒｍｉｎｄｅｒｕｎｇｉｎｅｉｎｅｍｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｓｃｈｅｎＳｙｓｔｅｍｂｅｉＥｉｎｇｒｉｆｆｅｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｅｒＷｅｓｅｎ［Ｊ］．ＺｅｉｔｓｃｈｒｉｆｔｆüｒＰｈｙｓｉｋ，１９２９，５３：８４０ ８５６．［１０］　ＢéｒｕｔＡ，ＡｒａｋｅｌｙａｎＡ，ＰｅｔｒｏｓｙａｎＡ，ｅｔａｌ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＬａｎｄａｕｅｒ ｓｐｒｉｎｃｉｐｌｅｌｉｎｋｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｓ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，２０１２，４８３：１８７．［１１］　王玉杰，孙海龙，李乃稳．基于信息熵的城市扬尘控制效果评价研究［Ｊ］．环境科学与管理，２０１９，４４（１２）：１７７ １８１．［１２］　李华，何东华，李兴斯．熵———证券投资组合风险的一种新的度量方法［Ｊ］．数学的实践与认识，２００３（０６）：１６ ２１．［１３］　姜茸，廖鸿志，杨明．信息熵在软件领域中的应用研究现状［Ｊ］．自动化技术与应用，２０１５，３４（０４）：１ ６＋３４．Ｔｈｅｅｘｔｅｎｓｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｅｎｔｒｏｐｙ——— ｆｒｏｍｔｈｅｒｍａｌｅｎｔｒｏｐｙｔｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙＬＩＪｕｎ１，ＷＡＮＧＺｈｉ ｃｈｅｎｇ２，ＷＵＹｕ ｘｕａｎ２，ＹＵＡＮＺｈｉ１，ＹＵＡＮＣｈｅｎｇ ｘｕｎ１，ＷＡＮＧＹｉｎｇ１，ＭＥＮＧＱｉｎｇ ｘｉｎ１，ＨＵＯＬｅｉ１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ１５０００１，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｓｏｆｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｅｎｔｒｏｐｙａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｅｘａｍｐｌｅｏｆｅｎｔｒｏｐｙｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｅｎｔｒｏｐｙａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｉｓｆｏｕｎｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｅｎｅｒｇｙ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙａｎｄｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃｅｎｔｒｏｐｙｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｒｏｕｇｈＭａｘｗｅｌｌ’ｓｄｅｍｏｎｓｏｌｖｅｄｂｙＳｚｉｌａｒｄ，Ｌａｎｄａｕｅｒａｎｄｍｏｄｅｒｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｈｅｏｒｙｏｆｅｎｔｒｏｐｙ；ｔｈｅｒｍａｌｅｎｔｒｏｐｙ；Ｍａｘｗｅｌｌ’ｓｄｅｍｏｎ；Ｌａｎｄａｕｅｒ’ｓｅｒａｓｅｒ。

题目：浅谈熵内容摘要：热力学中的熵是用来描述系统混乱程度的物理量。

在信息论中，将它定义为信息的缺失，试验结果的不确定性。

实际上，热力学中的熵与信息论中的熵它们有着密切的联系。

或者说它们是等价的。

无论是在热力学中还是在信息论中，熵的定义以及导出过程都有着异曲同工之处。

本文即将从着重统计力学的观点出发阐明热力学中的熵与信息论中的熵的关系，将信息论与热力学结合，以此来简明介绍有关Maxwell —demon 的问题。

并简单介绍熵的量子观点，进一步说明熵的本质及其意义。

并着重于热力学中的各种熵作出详细的讨论。

诸如：平动熵、转动熵、振动熵、电子熵、核熵等。

关键词：统计力学、量子观点、信息论、混乱程度、不确定性、Maxwell —demon在热力学中我们知道熵描述了一个系统的混乱程度的大小。

系统的熵值越大，则意味着系统越混乱。

一切宏观现象上的热力学现象总是朝着熵增加的方向进行。

但是我们也可以这样来想：若一个系统内部它越混乱，则我们从中所获取的微观信息也就越少。

也就是说熵描述了信息的缺失，系统的破确。

至此我们来考虑这样的一个问题，比如一条具有一定长度的信息（There is a cat ）共14个字符，包含空格。

如果把组成上述信息的所有字符都打乱，在我们对此一无所知的情况下，将会有14!/3!2!21种组合方式（即系统完全破却）。

得到一系列的概率分布。

针对此问题，通过信息论我们知道，信息的获取意味着不确定性的消除，或不确定性意味着信息的缺失。

在Maxwell —demon 中所谓的精灵就是通过信息与外界系统进行相互作用的，该精灵利用信息操控着过程，使其向逆自发方向方向进行。

其实有了Maxwell —demon 的存在，系统已变成了敞开系统，该精灵将负熵引入了系统，降低了系统的熵。

因此从整体看气体的反方向集中必不违背热力学第二定律，换句话说：信息即可视为负熵。

这种不确定度完全由试验结果的一组概率来唯一确定，令这种不确定度为H ，则123(......);n H H p p p p =且H 需要满足以下条件：（1）H 是一个关于123......n p p p p 的连续函数。

信息熵与热力学熵信息熵与热力学熵December 2nd, 2011化学及热力学中所指的熵，是一种测量在动力学方面不能做功的能量总数。

熵亦被用于计算一个系统中的失序现象，用来衡量一个系统混乱程度的度量。

热力学熵熵是什么呢？宏观上--体系的熵等于可逆过程吸收或耗散的热量除以它的绝对温度，也就是一种测量在动力学方面不能做功的能量总数。

微观上--熵是大量微观粒子的位置和速度的分布概率的函数，是描述系统中大量微观粒子的无序性的宏观参数。

举例来讲果我们能看到橡皮筋的分子结构，我们会发现它的结构在拉紧和放松的状态时是不一样的。

放松的时候它的分子结构像一团乱麻交织在一起。

而在把橡皮筋拉长的时候，那些如同链状的分子就会沿着拉伸的方向比较整齐地排列起来。

于是我们可以看到两种状态：一种是自然，或者自发的状态。

在这种状态下结构呈混乱或无序状。

而另一种是在外界的拉力下规则地排列起来的状态。

这种无序的状态还可以从分子的扩散中观察到。

用一个密封的箱子，中间放一个隔板。

在隔板的左边空间注入烟。

我们把隔板去掉，左边的烟就会自然(自发)地向右边扩散，最后均匀地占满整个箱体。

这种状态称为无序。

在物理学里我们可以用熵的概念来描述某一种状态自发变化的方向。

比如把有规则排列的状态称为低熵而混乱的状态对应于高熵而熵则是无序性的定量量度。

热力学第二定律的结论是：一个孤立系统的熵永不减少。

换句话说，物质世界的状态总是自发地转变成无序；从低熵变到高熵。

比如，当外力去除之后，整齐排列的分子就会自然地向紊乱的状态转变；而箱子左边的烟一定会自发地向右边扩散。

这就是著名的熵增定律，熵增原理表示自然界会越来越无序。

信息熵那么信息熵是什么呢？一个 X 值域为x1,...,xn的随机变量的熵值 H 定义为：其中，E 代表了期望函数，而 I(X) 是 X 的信息量（又称为信息本体）。

I(X) 本身是个随机变量。

如果p 代表了X 的机率质量函数（probability mass function），则熵的公式可以表示为：信息熵可以认为是系统中所含有的平均信息量大小，也可以认为是描述一个系统需要的最小存储空间长度，即最少用多少个存储空间就可以描述这个系统。