Энтропия – что это такое: объяснение простыми словами, значение термина в разных областях науки, примеры

Энтропия что это такое: объяснение термина простыми словами

Что такое энтропия? Этим словом можно охарактеризовать и объяснить почти все процессы в жизни человека (физические и химические процессы, а также социальные явления). Но не все люди понимают значение этого термина и уж тем более не все могут объяснить, что это слово значит. Теория сложна для восприятия, но если добавить в неё простые и понятные примеры из жизни, то разобраться с определением этого многогранного термина будет легче. Но обо всём по порядку.

  • Энтропия: определение и история появления термина
  • История появления термина
  • Определение термина из Википедии
  • Виды энтропий
  • В физической химии (термодинамике)
  • В экономике
  • В статистической физике или теории информации
  • В социологии
  • Энтропия: тезисно и на примерах
  • В заключение

Энтропия: определение и история появления термина

История появления термина

Энтропия как определение состояния системы была введена в 1865 году немецким физиком Рудольфом Клаузиусом, чтобы описать способность теплоты превращаться в другие формы энергии, главным образом в механическую. С помощью этого понятия в термодинамике описывают состояние термодинамических систем. Приращение этой величины связано с поступлением тепла в систему и с температурой, при которой это поступление происходит.

Определение термина из Википедии

Этот термин долгое время использовался только в механической теории тепла (термодинамике), для которой оно вводилось. Но со временем это определение перешло в другие области и теории. Существует несколько определений термина «энтропия».

Википедия даёт краткое определение для нескольких областей, в которых этот термин используется:«Энтропия (от др.-греч. ἐντροπία «поворот»,«превращение») — часто употребляемый в естественных и точных науках термин. В статистической физике характеризует вероятность осуществления какого-либо макроскопического состояния. Помимо физики, этот термин широко используется в математике: теории информации и математической статистике».

Виды энтропий

Этот термин используется в термодинамике, экономике, теории информации и даже в социологии. Что же он определяет в этих областях?

В физической химии (термодинамике)

Основной постулат термодинамики о равновесии: любая изолированная термодинамическая система приходит в равновесное состояние с течением времени и не может из него выйти самопроизвольно. То есть каждая система стремится в равновесное для неё состояние. И если говорить совсем простыми словами, то такое состояние характеризуется беспорядком.

Энтропия — это мера беспорядка. Как определить беспорядок? Один из способов — приписать каждому состоянию число вариантов, которыми это состояние можно реализовать. И чем больше таких способов реализации, тем больше значение энтропии. Чем больше организованно вещество (его структура), тем ниже его неопределённость (хаотичность).

Абсолютное значение энтропии (S абс.) равно изменению имеющейся у вещества или системы энергии во время теплопередачи при данной температуре. Его математическая величина определяется из значения теплопередачи (Q), разделённого на абсолютную температуру (T), при которой происходит процесс: S абс. = Q / T. Это означает, что при передаче большого количества теплоты показатель S абс. увеличится. Тот же эффект будет наблюдаться при теплопередаче в условиях низких температур.

В экономике

В экономике используется такое понятие, как коэффициент энтропии. С помощью этого коэффициента исследуют изменение концентрации рынка и её уровень. Чем выше значение коэффициента, тем выше экономическая неопределённость и, следовательно, вероятность появления монополии снижается. Коэффициент помогает косвенно оценить выгоды, приобретённые фирмой в результате возможной монопольной деятельности или при изменении концентрации рынка.

В статистической физике или теории информации

Информационная энтропия (неопределённость)— это мера непредсказуемости или неопределённости некоторой системы. Эта величина помогает определить степень беспорядочности проводимого эксперимента или события. Чем больше количество состояний, в которых может находиться система, тем больше значение неопределённости. Все процессы упорядочивания системы приводят к появлению информации и снижению информационной неопределённости.

С помощью информационной непредсказуемости можно выявить такую пропускную способность канала, которая обеспечит надёжную передачу информации (в системе закодированных символов). А также можно частично предсказывать ход опыта или события, деля их на составные части и высчитывая значение неопределённости для каждой из них. Такой метод статистической физики помогает выявить вероятность события. С его помощью можно расшифровать закодированный текст, анализируя вероятность появления символов и их показатель энтропии.

Существует такое понятие, как абсолютная энтропия языка. Эта величина выражает максимальное количество информации, которое можно передать в единице этого языка. За единицу в этом случае принимают символ алфавита языка (бит).

В социологии

Здесь энтропия (информационная неопределённость) является характеристикой отклонения социума (системы) или его звеньев от принятого (эталонного) состояния, а проявляется это в снижении эффективности развития и функционирования системы, ухудшении самоорганизации. Простой пример: сотрудники фирмы так сильно загружены работой (выполнением большого количества отчётов), что не успевают заниматься своей основной деятельностью (выполнением проверок). В этом примере мерой нецелесообразного использования руководством рабочих ресурсов будет являться информационная неопределённость.

Энтропия: тезисно и на примерах

  • Чем больше способов реализации, тем больше информационная неопределённость.

Пример 1. Программа Т9. Если в слове будет небольшое количество опечаток, то программа легко распознает слово и предложит его замену. Чем больше опечаток, тем меньше информации о вводимом слове будет у программы. Следовательно, увеличение беспорядка приведёт к увеличению информационной неопределённости и наоборот, чем больше информации, тем меньше неопределённость.

Пример 2. Игральные кости. Выкинуть комбинацию 12 или 2 можно только одним способом: 1 плюс 1 или 6 плюс 6. А максимальным числом способов реализуется число 7 (имеет 6 возможных комбинаций). Непредсказуемость реализации числа семь самая большая в этом случае.

  • В общем смысле энтропию (S) можно понимать как меру распределения энергии. При низком значении S энергия сконцентрирована, а при высоком — распределена хаотично.

Пример. Н2О (всем известная вода) в своём жидком агрегатном состоянии будет обладать большей энтропией, чем в твёрдом (лёд). Потому что в кристаллическом твёрдом теле каждый атом занимает определённое положение в кристаллической решётке (порядок), а в жидком состоянии у атомов определённых закреплённых положений нет (беспорядок). То есть тело с более жёсткой упорядоченностью атомов имеет более низкое значение энтропии (S). Белый алмаз без примесей обладает самым низким значением S по сравнению с другими кристаллами.

  • Связь между информацией и неопределённостью.

Пример 1. Молекула находится в сосуде, который имеет левую и правую часть. Если неизвестно, в какой части сосуда находится молекула, то энтропия (S) будет определяться по формуле S = S max = k * lgW, где k -число способов реализации, W- количество частей сосуда. Информация в этом случае будет равна нулю I = I min =0. Если же точно известно, в какой части сосуда находится молекула, то S = S min =k*ln1=0, а I = I max= log 2 W. Следовательно, чем больше информации, тем ниже значение информационной неопределённости.

Пример 2. Чем выше порядок на рабочем столе, тем больше информации можно узнать о вещах, которые на нём находятся. В этом случае упорядоченность предметов снижает энтропию системы «рабочий стол».

Пример 3. Информация о классе больше на уроке, чем на перемене. Энтропия на уроке ниже, так как ученики сидят упорядочено (больше информации о местоположении каждого ученика). А на перемене расположение учеников меняется хаотично, что повышает их энтропию.

  • Химические реакции и изменение энтропии.

Пример. При реакции щелочного металла с водой выделяется водород. Водород-это газ. Так как молекулы газа движутся хаотично и имеют высокую энтропию, то рассматриваемая реакция происходит с увеличением её значения. То есть энтропия химической системы станет выше.

В заключение

Если объединить всё вышесказанное, то получится, что энтропия является мерой беспорядка или неопределённости системы и её частей. Интересен тот факт, что всё в природе стремится к максимуму энтропии, а человек — к максимуму информации. И все рассмотренные выше теории направлены на установление баланса между стремлением человека и естественными природными процессами.

Энтропия? Это просто!

Этот пост является вольным переводом ответа, который Mark Eichenlaub дал на вопрос What’s an intuitive way to understand entropy?, заданный на сайте Quora

Энтропия. Пожалуй, это одно из самых сложных для понимания понятий, с которым вы можете встретиться в курсе физики, по крайней мере если говорить о физике классической. Мало кто из выпускников физических факультетов может объяснить, что это такое. Большинство проблем с пониманием энтропии, однако, можно снять, если понять одну вещь. Энтропия качественно отличается от других термодинамических величин: таких как давление, объём или внутренняя энергия, потому что является свойством не системы, а того, как мы эту систему рассматриваем. К сожалению в курсе термодинамики её обычно рассматривают наравне с другими термодинамическими функциями, что усугубляет непонимание.

Так что же такое энтропия?

Энтропия — это то, как много информации вам не известно о системе

Например, если вы спросите меня, где я живу, и я отвечу: в России, то моя энтропия для вас будет высока, всё-таки Россия большая страна. Если же я назову вам свой почтовый индекс: 603081, то моя энтропия для вас понизится, поскольку вы получите больше информации.

Почтовый индекс содержит шесть цифр, то есть я дал вам шесть символов информации. Энтропия вашего знания обо мне понизилась приблизительно на 6 символов. (На самом деле, не совсем, потому что некоторые индексы отвечают большему количеству адресов, а некоторые — меньшему, но мы этим пренебрежём).

Или рассмотрим другой пример. Пусть у меня есть десять игральных костей (шестигранных), и выбросив их, я вам сообщаю, что их сумма равна 30. Зная только это, вы не можете сказать, какие конкретно цифры на каждой из костей — вам не хватает информации. Эти конкретные цифры на костях в статистической физике называют микросостояниями, а общую сумму (30 в нашем случае) — макросостоянием. Существует 2 930 455 микросостояний, которые отвечают сумме равной 30. Так что энтропия этого макросостояния равна приблизительно 6,5 символам (половинка появляется из-за того, что при нумерации микросостояний по порядку в седьмом разряде вам доступны не все цифры, а только 0, 1 и 2).

Читайте также:  Как выглядит тайга - природная зона России: какие есть животные, интересные факты

А что если бы я вам сказал, что сумма равна 59? Для этого макросостояния существует всего 10 возможных микросостояний, так что его энтропия равна всего лишь одному символу. Как видите, разные макросостояния имеют разные энтропии.

Пусть теперь я вам скажу, что сумма первых пяти костей 13, а сумма остальных пяти — 17, так что общая сумма снова 30. У вас, однако, в этом случае имеется больше информации, поэтому энтропия системы для вас должна упасть. И, действительно, 13 на пяти костях можно получить 420-ю разными способами, а 17 — 780-ю, то есть полное число микросостояний составит всего лишь 420х780 = 327 600. Энтропия такой системы приблизительно на один символ меньше, чем в первом примере.

Мы измеряем энтропию как количество символов, необходимых для записи числа микросостояний. Математически это количество определяется как логарифм, поэтому обозначив энтропию символом S, а число микросостояний символом Ω, мы можем записать:

Это есть ничто иное как формула Больцмана (с точностью до множителя k, который зависит от выбранных единиц измерения) для энтропии. Если макросостоянию отвечают одно микросостояние, его энтропия по этой формуле равна нулю. Если у вас есть две системы, то полная энтропия равна сумме энтропий каждой из этих систем, потому что log(AB) = log A + log B.

Из приведённого выше описания становится понятно, почему не следует думать об энтропии как о собственном свойстве системы. У системы есть опеделённые внутренняя энергия, импульс, заряд, но у неё нет определённой энтропии: энтропия десяти костей зависит от того, известна вам только их полная сумма, или также и частные суммы пятёрок костей.

Другими словами, энтропия — это то, как мы описываем систему. И это делает её сильно отличной от других величин, с которыми принято работать в физике.

Физический пример: газ под поршнем

Классической системой, которую рассматривают в физике, является газ, находящийся в сосуде под поршнем. Микросостояние газа — это положение и импульс (скорость) каждой его молекулы. Это эквивалентно тому, что вы знаете значение, выпавшее на каждой кости в рассмотренном раньше примере. Макросостояние газа описывается такими величинами как давление, плотность, объём, химический состав. Это как сумма значений, выпавших на костях.

Величины, описывающие макросостояние, могут быть связаны друг с другом через так называемое «уравнение состояния». Именно наличие этой связи позволяет, не зная микросостояний, предсказывать, что будет с нашей системой, если начать её нагревать или перемещать поршень. Для идеального газа уравнение состояния имеет простой вид:

хотя вы, скорее всего, лучше знакомы с уравнением Клапейрона — Менделеева pV = νRT — это то же самое уравнение, только с добавлением пары констант, чтобы вас запутать. Чем больше микросостояний отвечают данному макросостоянию, то есть чем больше частиц входят в состав нашей системы, тем лучше уравнение состояния её описывают. Для газа характерные значения числа частиц равны числу Авогадро, то есть составляют порядка 10 23 .

Величины типа давления, температуры и плотности называются усреднёнными, поскольку являются усреднённым проявлением постоянно сменяющих друг друга микросостояний, отвечающих данному макросостоянию (или, вернее, близким к нему макросостояниям). Чтобы узнать в каком микросостоянии находится система, нам надо очень много информации — мы должны знать положение и скорость каждой частицы. Количество этой информации и называется энтропией.

Как меняется энтропия с изменением макросостояния? Это легко понять. Например, если мы немного нагреем газ, то скорость его частиц возрастёт, следовательно, возрастёт и степень нашего незнания об этой скорости, то есть энтропия вырастет. Или, если мы увеличим объём газа, отведя поршень, увеличится степень нашего незнания положения частиц, и энтропия также вырастет.

Твёрдые тела и потенциальная энергия

Если мы рассмотрим вместо газа какое-нибудь твёрдое тело, особенно с упорядоченной структурой, как в кристаллах, например, кусок металла, то его энтропия будет невелика. Почему? Потому что зная положение одного атома в такой структуре, вы знаете и положение всех остальных (они же выстроены в правильную кристаллическую структуру), скорости же атомов невелики, потому что они не могут улететь далеко от своего положения и лишь немного колеблются вокруг положения равновесия.

Если кусок металла находится в поле тяготения (например, поднят над поверхностью Земли), то потенциальная энергия каждого атома в металле приблизительно равна потенциальной энергии других атомов, и связанная с этой энергией энтропия низка. Это отличает потенциальную энергию от кинетической, которая для теплового движения может сильно меняться от атома к атому.

Если кусок металла, поднятый на некоторую высоту, отпустить, то его потенциальная энергия будет переходить в кинетическую энергию, но энтропия возрастать практически не будет, потому что все атомы будут двигаться приблизительно одинаково. Но когда кусок упадёт на землю, во время удара атомы металла получат случайное направление движения, и энтропия резко увеличится. Кинетическая энергия направленного движения перейдёт в кинетическую энергию теплового движения. Перед ударом мы приблизительно знали, как движется каждый атом, теперь мы эту информацию потеряли.

Понимаем второй закон термодинамики

Второй закон термодинамики утверждает, что энтропия (замкнутой системы) никогда не уменьшается. Мы теперь можем понять, почему: потому что невозможно внезапно получить больше информации о микросостояниях. Как только вы потеряли некую информацию о микросостоянии (как во время удара куска металла об землю), вы не можете вернуть её назад.

Давайте вернёмся обратно к игральным костям. Вспомним, что макросостояние с суммой 59 имеет очень низкую энтропию, но и получить его не так-то просто. Если бросать кости раз за разом, то будут выпадать те суммы (макросостояния), которым отвечает большее количество микросостояний, то есть будут реализовываться макросостояния с большой энтропией. Самой большой энтропией обладает сумма 35, и именно она и будет выпадать чаще других. Именно об этом и говорит второй закон термодинамики. Любое случайное (неконтролируемое) взаимодействие приводит к росту энтропии, по крайней мере до тех пор, пока она не достигнет своего максимума.

Перемешивание газов

И ещё один пример, чтобы закрепить сказанное. Пусть у нас имеется контейнер, в котором находятся два газа, разделённых расположенной посередине контейнера перегородкой. Назовём молекулы одного газа синими, а другого — красными.

Если открыть перегородку, газы начнут перемешиваться, потому что число микросостояний, в которых газы перемешаны, намного больше, чем микросостояний, в которых они разделены, и все микросостояния, естественно, равновероятны. Когда мы открыли перегородку, для каждой молекулы мы потеряли информацию о том, с какой стороны перегородки она теперь находится. Если молекул было N, то утеряно N бит информации (биты и символы, в данном контексте, это, фактически, одно и тоже, и отличаются только неким постоянным множителем).

Разбираемся с демоном Максвелла

Ну и напоследок рассмотрим решение в рамках нашей парадигмы знаменитого парадокса демона Максвелла. Напомню, что он заключается в следующем. Пусть у нас есть перемешанные газы из синих и красных молекул. Поставим обратно перегородку, проделав в ней небольшое отверстие, в которое посадим воображаемого демона. Его задача — пропускать слева направо только красных, и справа налево только синих. Очевидно, что через некоторое время газы снова будут разделены: все синие молекулы окажутся слева от перегородки, а все красные — справа.

Получается, что наш демон понизил энтропию системы. С демоном ничего не случилось, то есть его энтропия не изменилась, а система у нас была закрытой. Получается, что мы нашли пример, когда второй закон термодинамики не выполняется! Как такое оказалось возможно?

Решается этот парадокс, однако, очень просто. Ведь энтропия — это свойство не системы, а нашего знания об этой системе. Мы с вами знаем о системе мало, поэтому нам и кажется, что её энтропия уменьшается. Но наш демон знает о системе очень много — чтобы разделять молекулы, он должен знать положение и скорость каждой из них (по крайней мере на подлёте к нему). Если он знает о молекулах всё, то с его точки зрения энтропия системы, фактически, равна нулю — у него просто нет недостающей информации о ней. В этом случае энтропия системы как была равна нулю, так и осталась равной нулю, и второй закон термодинамики нигде не нарушился.

Но даже если демон не знает всей информации о микросостоянии системы, ему, как минимум, надо знать цвет подлетающей к нему молекулы, чтобы понять, пропускать её или нет. И если общее число молекул равно N, то демон должен обладать N бит информации о системе — но именно столько информации мы и потеряли, когда открыли перегородку. То есть количество потерянной информации в точности равно количеству информации, которую необходимо получить о системе, чтобы вернуть её в исходное состояние — и это звучит вполне логично, и опять же не противоречит второму закону термодинамики.

Что означает энтропия простыми словами?

В современном мире статистическая наука является неотъемлемой частью в жизни каждого общества. Она дает возможность определить динамику развития любого явления или процесса. Одной из вероятностных статистических величин, с помощью которой можно объяснить практически все процессы человеческой жизнедеятельности как социальные, так и индвидуальные, является энтропия. Что же означает простыми словами этот многогранный термин?

Определение

Энтропия (в переводе с древнегреческого – поворот, превращение) – это мера, степень неупорядоченности (хаоса) какой-либо системы. Используется в следующих точных и естественных науках:

  • В математике означает поиск логарифма числа доступных состояний системы;
  • В статистической науке – вероятностная величина наступления любого макроскопического состояния системы;
  • В термодинамике (физика) – степень необратимой диффузии энергии, т.е. стандартная величина ее потерь, которые неизбежны при взаимодействии более горячего тела с более холодным;
  • В информатике – означает информационную емкость системы. Интересным фактом является следующее: Клод Шеннон (основоположник этого термина в информационной теории) первоначально думал назвать энтропию информацией.
Читайте также:  Растения Евразии: климат, растительный мир саванн и переменно-влажных лесов, описания природных зон

История возникновения

Впервые понятие энтропии было введено в эпоху развития термодинамики, когда возникла необходимость в изучении процессов, происходящих внутри термодинамических тел. В 1865 году ученый-физик из Германии Рудольф Клаузиус этим термином описал состояние системы, в котором теплота имеет способность преобразовываться в иные виды энергии (механическую, химическую, световую и т.д.).

Прирост энтропии вызван притоком тепловой энергии в систему и связан с температурой, при которой этот приток возникает. Необходимость этой величины была вызвана тем, что вся физика строится на идеализации абстрактных объектов (идеальный маятник, равномерное движение, масса и т.д.).

В бытовом понимании энтропия представляет собой степень хаотичности и неопределенности системы: чем больше в системе упорядоченности, и чем больше ее элементы подчинены какому-либо порядку, тем меньше энтропия.

Пример: Шкаф – это определенная система. Если в нем все вещи лежат на своих местах, то энтропия меньше. Если же все вещи разбросаны и лежат не на своих полках, то соответственно она становится больше.

С этим термином тесно связана тепловая функция энтальпии – характеризует состояние термодинамической системы в состоянии равновесия при выборе ряда независимых переменных, таких как давление, энтропия и число частиц.

Величина, противоположная энтропии, называется экстропией.

Виды энтропии

  • физическая химия;
  • экономические науки;
  • статистическая физика или информационная теория;
  • социологическая наука.

Рассмотрим подробнее виды энтропии в каждой из областей ее применения.

В термодинамике

В термодинамике (физической химии) энтропия – это та степень, в которой реальный процесс отклоняется от идеального. Основной постулат термодинамики, сформулированный физиками на базе изучения энтропии: каждая система термодинамики, которая изолирована от внешнего мира, постепенно становится равновесной и впоследствии не имеет возможности выйти самостоятельно из состояния равновесия. Беспорядок – основная характеристика состояния любой системы. Из него она стремится к равновесию.

Возникает вопрос: с помощью чего определить степень беспорядка?

Основной метод: каждому возможному состоянию системы присваивается число вариантных комбинаций, которыми это состояние может быть реализовано.

Вывод: чем больше число вариантов, тем больше величина энтропии. Чем больше организованности в структуре вещества, тем меньше его неупорядоченность.

Абсолютная величина энтропии равна приращению имеющейся в системе тепловой энергии в условиях теплопередачи при заданной температуре.

Клазиус определял энтропию как совокупность приведенных тепловых энергий, как функцию состояния системы, которое остается неизменным в условиях замкнутости, а в условиях открытых необратимых процессов – оно всегда положительно изменяется. Ее значение отражает связь между макро- и микросостояниями. Это единственная функциональная величина, показывающая направленность процессов. Но она не показывает сам процесс перехода состояний из одного в другое, а находится лишь исходным и итоговым состоянием системы.

В экономике

Коэффициент энтропии дает возможность проанализировать уровень концентрации рынка и его изменение. Чем этот коэффициент ниже, тем меньше неопределенность внешней среды, что ведет к повышению вероятности возникновения монополий. Этот показатель выступает в качестве косвенного помощника в оценивании выигрыша, который получает предприятие в ходе ведения монополистической деятельности или в условиях изменения рыночной концентрации (влияет на число потенциальных конкурентов фирмы).

В информатике или статистической физике

Информационная энтропия – это степень непредсказуемости информационной системы. Этот показатель служит для определения степени хаотичности эксперимента, который проводится или произошедшего события. Значение хаотичности прямопропорционально числу состояний, нахождение системы в которых возможно. Все действия, направленные на упорядочивание системы, ведут к появлению информационных сведений о ней и снижают информационную неопределенность, которая выявляет пропускную способность информационного канала, обеспечивающую надежность и достоверность передачи информационных данных. Это позволяет прогнозировать частично возможный ход эксперимента, т.е. предсказывать вероятность того или иного события.

Пример: расшифровка закодированного текста. Для этого анализируется вероятность возникновения того или иного символа и высчитывается величина их энтропии.

В социологии

Энтропия – показатель, характеризующий отклонение общественной системы или ее составных частей от заданного (образцового) состояния. Проявления этого отклонения:

  • уменьшение эффективности общественного развития и жизнедеятельности общества как целостной системы;
  • снижение способности к самоорганизации.

Пример: персонал организации настолько загружен бумажной работой (составлением отчетов, ведением документации), что не может успевать выполнять свои должностные функции и обязанности (осуществление аудита). Мера неэффективного использования трудовых ресурсов собственником предприятия – это информационная неопределенность.

Примеры

Из бытовой жизни:

  1. При написании sms-сообщений на мобильном телефоне мы часто пользуемся программой Т9. Чем меньше ошибок в печатаемом нами слове, тем процесс его распознания программой будет легче и она быстрее предложит нам его замену. Вывод: чем больше беспорядка, тем больше информационная неопределенность.
  2. Когда мы бросаем два кубика при игре в кости, существует только один способ выкинуть комбинацию 2 или 12 (1 и 1, 6 и 6). Самое максимальное число способов выкинуть число 7 (6 вероятных комбинаций). Непредсказуемость в данном случае будет максимальной.
  3. Информация о количестве учеников больше в течение урока, чем во время перемены. Поскольку на уроке каждый ученик сидит на своем месте, то энтропия ниже. За пределами класса для передвижения школьников характерна хаотичность, что ведет к увеличению значения энтропии.
  4. Если прибрать на рабочей парте, разложить предметы по своим местам, то можно больше получить информации о том или ином предмете, находящемся на ней. Упорядоченность вещей на парте снижает величину энтропии.

Энтропия: что это такое простыми словами

Русский язык, как и любой другой, постоянно изменяется под прессом постоянного технологического заимствования и сотрудничества с другими государствами. Благодаря этому, наш язык богат на различные иноязычные заимствования. Одним из относительно новых слов в русском языке стало слово «энтропия», которое встречалось многим из нас, но далеко не каждый понимает, что же оно на самом деле значит. Данная статья призвана помочь вам разобраться, что же такое энтропия, откуда она «есть-пошла» и в каких сферах жизни используется.

Что такое энтропия простыми словами

Чаще всего слово «энтропия» встречается, конечно же, в классической физике. Это одно из самых сложных понятий данной науки, поэтому даже студенты физических вузов нередко сталкиваются с проблемами при восприятии данного термина. Это, безусловно, физический показатель, однако важно понять один факт – энтропия не похожа на привычные нам понятия объема, массы или давления, потому что энтропия является именно свойством определенной рассматриваемой нами материи.

Говоря простым языком, энтропия – показатель того, насколько много информации об определенном предмете нам неизвестно. Ну, например, на вопрос, где я живу, я отвечу вам – в Москве. Это вполне конкретная координата – столица Российской Федерации – однако, Москва город немаленький, поэтому вам всё еще остается неизвестной точная информация о моем местоположении. А вот когда я назову вам свой, например, почтовый индекс, то энтропия обо мне, как предмете, понизится.

Это не совсем точная аналогия, поэтому для уточнения приведем ещё один пример. Допустим, мы с вами возьмем десять игральных шестигранных кубиков. Бросим их все по очереди, а затем я сообщу вам сумму выпавших показателей – тридцать. Исходя из суммы всех результатов, вы не сможете точно сказать, какая цифра и на каком кубике выпала – вам банально не хватает для этого данных. В нашем случае каждая выпавшая цифра на языке физиков будет называться микросостоянием, а сумма, равная тридцати, на всё том же физическом наречии будет именоваться макросостоянием. Если мы посчитаем, сколько возможных микросостояний могут нам в сумме дать три десятка, то придем к выводу, что их количество достигает почти трёх миллионов значений. Используя специальную формулу, мы можем посчитать и показатель энтропии в данном вероятностном эксперименте – шесть с половиной. Откуда взялась половина, возможно, спросите вы? Эта дробная часть появляется из-за того, что при нумерации в седьмом порядке мы можем оперировать лишь тремя числами – 0, 1 и 2.

Современное слово «энтропия» имеет греческие корни, поэтому из-за перевода её нередко называют «мерой хаоса». Допустим, вы решили устроить у себя в квартире застолье по поводу дня рождения маленькой дочери. Убрали всю квартиру, перемыли полы и окна, вымыли дочиста посуду, а затем красиво и элегантно разложили всю посуду на столе. Изначальный бытовой хаос вашей квартиры значительно уменьшился, следовательно, ваш дом стал системой с маленькой энтропией.

Энтропия во Вселенной

По прогнозам астрофизиков, один из вариантов развития Вселенной – это тепловая смерть. Наша вселенная представляет собой (представьте, насколько прозорливыми были в этом плане древние греки) сущий хаос, в котором постоянно что-нибудь происходит: рождаются и умирают звезды, образуются новые галактики, короче, красота! В один прекрасный момент энтропия Вселенной достигнет максимума и происходить в ней станет попросту нечему. Вот вам и смерть от безделья.

Хаосом пронизан весь космос, вся наша природа, вплоть до атомов и элементарных частиц. Всё находится в постоянном движении и взаимодействии, словно прекрасно сработанный механизм. А управляют всеми этими процессами законы, которые мы, жалкие людишки, можем выразить не менее прекрасным математическим языком. Но как же при таком уровне энтропии (то есть, хаоса) во Вселенной вообще могло что-либо возникнуть?

Ответ на этот вопрос крайне прост. Вся материя передает уровень своей энтропии своему же окружению, всему, до чего могут дотянуться. Например, для регуляции уровня энтропии на Земле – звезда по имени Солнце постоянно снабжает нас энергией, которую производит за счет непрекращающейся термоядерной реакции на ее поверхности. Если бы наша планета была замкнутой системой, то, согласно второму закону термодинамики, энтропия внутри неё могла бы лишь увеличиваться, но, как вы уже поняли, Солнце позволяет нам держать уровень энтропии Земли в норме.

Читайте также:  Растения семейства розоцветных: представители и их морфологическое описание

Энтропией и хаосом пропитано всё, что нас окружает и даже то, что находится внутри нас. В газах и жидкостях энтропия играет ключевые роли, даже наши сиюминутные желания и порывы на самом деле являются ничем иным, как порождением всеобщего вселенского хаоса. Не сложно прийти в очередной раз к красивейшему выводу: Вселенная, сколько огромна бы она ни была, представляет собой совокупность бесконечного количества частичек самой разнообразной величины и не менее разнообразных свойств. Всё в ней от элементарного бозона до Альфа Центавры и целых галактик связано незаметными нитями.

Подобные открытия физиков поражают не только своей сложностью, но и красотой. Казалось бы, обычные математические и физические формулы на досках небритых задумчивых мужчин в очках являются ключевыми факторами для нашего познания самих и себя и нашего места в огромной Вселенной. Надеемся, что данная статья помогла вам прояснить, чем же на самом деле является энтропия, в каких случаях данное слово используется, а также к чему открытие данного показателя привело ученых и философов.

Кто знает, быть может прочтение этой статьи вдохновит вас на целенаправленное изучение этой прекрасной науки – физики. Так или иначе, интересоваться наукой современному человеку просто жизненно необходимо, хотя бы для собственного развития.

Энтропия – что это такое простыми словами?

Энтропия – это один из весьма распространённых терминов, который используется для объяснения большого количества физических, химических и даже социальных явлений.

Для того чтобы правильно его понимать, необходимо знать все особенности того, в каком контексте это определение может использоваться.

История появления термина

Впервые термин «энтропия» был использован в 1865 году Рудольфом Клаузиусом. Этим значением специалист описывал способность тепловой энергии преобразуется в механическую.

Длительное время понятие энтропии использовалось только лишь в термодинамике. Со временем оно было заимствовано другими областями науки и теориями. Именно поэтому в настоящее время существует большое количество определений данного термина.

Понятие «энтропия» произошло от древнегреческого слова «τροπή», что в переводе на русский означает «поворот» или же «превращение».

На сегодняшний момент данный термин преимущественно используется в термодинамике, экономике, физической статистике, теории информации и социологии.

Энтропия в термодинамике

Главный постулат термодинамики гласит о том, что любая изолированная система со временем приходит в состояние равновесия и не может из него выйти без воздействия внешних факторов. Этот процесс отличается беспорядком.

Энтропия в свою очередь – это мера данного беспорядка, которую можно вычислить. Для этого следует всем состояниям приписать число способов того, как их можно реализовать. Чем больше данное значение, тем больше энтропия конкретной системы.

Таким образом, если структура или само вещество является организованным, то его неопределенность, которую часто называют хаотичностью, ниже.

Для определения абсолютного числа энтропии необходимо вычислить количество изменений у конкретной системы во время осуществления ею теплопередачи при заданных температурных показателях.

Для определения абсолютного числа энтропии необходимо разделить уровень теплоотдачи на абсолютную температуру, при которой происходит данный процесс. Чем больше количество теплоты, тем более значительным будет показатель абсолютного числа энтропии.

Энтропия в экономике

В экономической теории часто применяется такой термин, как коэффициент энтропии. Он используется для определения изменчивости концентрации рынка.

Чем выше значение коэффициента энтропии, тем значительнее экономическая неопределенность. В таких условиях существенно снижается уровень образования монополии.

Коэффициент энтропии в экономике частично помогает оценить выгоды, которые может получить компания в ходе возможного обретения монопольного положения или же вследствие модификации концентрации рынка.

Энтропия в статистике и теории информации

Под энтропии специалисты, собирающие статистику, подразумевают меру непредсказуемости или же неопределенности определенной системы, которую они исследуют. Такая величина позволяет вычислить степень беспорядочности осуществляемого эксперимента или проходимого события.

Чем больше состояний анализируемой система, тем больше значение неопределенности. Все процессы, направленные на появление структуры, приводят к возникновению информационной предсказуемости. Она отличается такими своими особенностями, как:

  • возможность частично или полностью предугадывать ход опыта;
  • возможность предположение возникновения определенных событий;
  • возможность исчисления вероятности тех или иных происшествий;
  • возможность расшифровки закодированных текстов и т.д.

Также в статистике применяется такой термин, как абсолютная энтропия языка. Он характеризует наибольшее количество данных, которые можно передать единицей этого языка. Это касается прежде всего символа или буквы, что в данном случае при определении играют роль бита.

Энтропия в социологии

Под энтропией в социологии принято понимать информационную неопределенность. Она является одной из характеристик отклонения социума, что воспринимается, как единая система, от определенного состояния, которое считается эталоном. Такой анализ также проводится по отношению к различным звеньям групп людей.

Проявляется характеристика отклонения в снижении эффективности развития или функционирования анализируемой системы, что в свою очередь ведет к ухудшению ее самоорганизации.

Примером высокой энтропии является чрезмерная загруженность офисных работников, который постоянно необходимо сдавать отчеты о своей деятельности, вследствие чего они не могут выполнять другие свои прямые обязанности по работе.

В данном примере информационная неопределенность является мерой нецелесообразного использования руководством компании своих трудовых ресурсов.

Энтропия — что это такое простыми словами

Что называют «энтропией» на простом языке?

« Entropia «, в переводе с греческого поворот, превращение. Это слово можно определить, как меру беспорядка, стремление к хаосу. Для точного определения энтропии используются математические расчеты. Лучше всего ее эффект показывают примеры термодинамики, в которых процесс перехода тепла в механическую работу не является абсолютным. Часть его будет преобразована в другие виды энергии.

Совсем простой пример энтропии

Представим подготовку квартиры или офиса к праздничному мероприятию. Все вымыто, аккуратно разложено, столы накрыты, стулья расставлены. Получилась маленькая энтропия. Праздник идет по полной программе. Танцы, хлопушки, фейерверки! Гости расходятся. В квартире полный хаос. Вы получаете систему с большим показателем энтропии. Надо приводить помещение в порядок. Вы тратите на уборку свои силы, энергию. Через время величина энтропии в системе снижается. Порядок восстановлен. И все в соответствии со вторым законом термодинамики. Была добавлена энергия извне. И система теперь не может считаться изолированной.

Рудольф Клаузиус и Людвиг Больцман об энтропии

Термин entropia, впервые введенный немецким ученым Рудольфом Клаузисом в 1865-ом г., применялся для объяснения невозможности передачи теплоты из холодного в более теплое тело. Смысл термина определял «уход в себя” или “вовнутрь”. Идея “ухода в себя” в свою очередь заинтересовала учёного из Австрии Людвига Больцмана. Он провел ряд исследовательских работ и дал следующее разъяснение процесса энтропии.

Возьмем за основу любую систему. Например, газ в сосуде. Он имеет ряд характеристик, которые показывают его макросостояние:

Все эти показатели будут неразрывно связаны с микросостоянием системы:

  • расположение частиц;
  • скорость движения частиц.

Состояние системы непрерывно меняется. Это стремление к неорганизованности, к увеличению энтропии. И, одновременно, происходит поиск системой своего самого возможного состояния — равновесия. Следовательно, когда мы говорим о росте энтропии, это означает, что эта система пытается прийти к равновесию.

Вне зависимости от того, насколько хаотично будет происходить движение частиц в сосуде, скорость их движения всегда будет приближена к средней величине. В этом случае, энтропия будет максимальной.

Таким образом, считает Больцман, значение энтропии определяет вероятность микросостояния тела.

Энтропия и «демон Максвелла”

Классический пример “демона” рассматривался неоднократно в различных научных работах и трудах. Есть простое и ясное описание его сути данное «отцом кибернетики” Нобертом Винером. Рассмотрим резервуар, наполненный газом. Температура внутри его будет одинаковая. Скорость движения некоторого числа молекул газа больше, чем остальных.

Добавим в конструкцию тепловой двигатель и две трубы. Соединим резервуар и тепловой двигатель трубой. Вторая труба соединит выходное отверстие двигателя и газовую камеру. Входы из резервуара в двигатель и из двигателя в камеру снабдим маленькими дверцами, возле которых будут сидеть маленькие «демоны”. Их задача открыть или закрыть дверцу в зависимости от того как будут двигаться молекулы.

Первый демон будет открывать дверь только молекулам, имеющим большую скорость. Второй пропустит только самые медленные частицы. Итог работы — температура в резервуаре возле первого демона повысится, возле второго — понизится. Получаем источник абсолютно полезной энергии из случайного движения.

Связь между энтропией и информацией

“Демоны” смогли понизить уровень энтропии. Хотя по законам физики, она должна возрастать. С этим парадоксом справился уже венгерский физик Л. Сциллард. Его работа завершила исследование Максвелла.
Во время своей работы демон использует дополнительные силы, которые он тратит на усилия открыть или закрыть дверь. Демон снижает энтропию, но рассчитывается за процесс информации — можно ли пропустить данную частицу, своей энергией.
Мы получаем доказательство, что информация и энтропия неразрывно связаны между собой. Соответственно информация имеет обратную зависимость от энтропии. С помощью информации мы определяем направление движения частиц, определяем их скорость, производим оценку их движения. Под это правило подойдет любая другая категория. Например: разный смысл букв или символов.

На основании этих выводов, К Шеннон стал создателем формулы энтропии, применяемой для учета информации, где первая является мерой хаоса, вторая же несет в себе упорядоченность.

Понятие «энтропии» в настоящее время применяется в математике, информатике, биологии, химии, физике, психоанализе и социологии. Его применяют в случаях, когда надо проследить способность системы к потерям внутренней энергии и распаду, описать направление процесса.

Ссылка на основную публикацию