熵到底是什么?

Wired 新闻

摘要

一篇关于熵真正含义的深刻解释,将常见的“无序”比喻与使用掷骰子类比的概率解释进行对比。

别管“宇宙的热寂”了。熵只是连接两个现实层次之间的桥梁。
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/07/24 17:02

# 熵到底是什么? 来源:https://www.wired.com/story/what-is-entropy-really/ 熵是科学中最被误解和曲解的概念之一。也许你听说过它被定义为系统中的“无序程度”。而热力学第二定律说,封闭系统的熵总是随时间增加。所以你可能会想,既然办公室只会越来越乱,为什么还要打扫呢? 这话或许没错,但你不能怪罪熵。杂乱房间的比喻经常被用来引入这个概念(通常是个青少年的卧室——你能感同身受吗?),但它具有误导性。注意,“无序”并不意味着杂乱或混乱;它指的是在不改变系统整体状态的前提下,系统各组成部分可以被排列的方式数量。 例如,假设你的“系统”只是一个装满空气的盒子。在内部,从微观层面看,气体分子像碰碰车一样弹跳。现在,想象你能够绘制出每个粒子在某一瞬间的位置和速度。那会是其中一种可能的排列,或者说一种微态,但还有无数其他微态,而且它们每秒钟变化数万亿次。 当然,你实际上看不到这些东西。相反,你观察到的是气压等整体的宏观属性;如果你在海平面将盒子密封,气压就是每平方英寸14.7磅。除非你给系统增加能量,比如加热它,否则这个数值不会改变。所以所有这些微态都对应于14.7磅/平方英寸的宏观态。明白了吗? 换句话说,熵完全关乎不可见的原子领域与可见、可测量的物体世界(我们所居住的世界)之间的联系。可以说,它是两个现实层面之间的概念和数学桥梁。我是说,这挺酷的,不是吗? 现在,在所有可能的结果中,哪些实际会发生?那基本上是随机的,所以这是一个概率问题。事实上,概率是熵这一概念的基础,而杂乱房间的比喻恰恰未能体现出这一点。所以我将使用另一个类比:掷骰子。爱因斯坦曾说过“上帝不掷骰子”。我们来看看是不是这样,好吗? ## 掷骰子 假设你掷一个六面游戏骰子。你会得到1到6的数字,对吧?有六种可能的结果,或者说状态。如果你掷龙与地下城游戏中的20面骰子,就有20种可能的状态。如果你想在D&D伙伴面前炫耀一把,你可以随意评论说这个骰子的熵更高——因为它有更多可能的结果。 现在假设你在D&D中决定角色的能力值,你掷了*三*个六面骰子。这三个数值可以加起来得到3到18之间的任何数,但不同的总和概率并不相等。例如,要获得最高的敏捷值,你需要18。好吧,只有一种方式能达到:每个骰子都必须掷出6。 图片可能包含:电子设备、遥控器和游戏 摄影:Rhett Allain 但如果中等敏捷值就够你用了,你可能会满足于10级。更容易得到,因为有更多组合加起来等于10——准确来说是六组不同的数字: 图片可能包含:电子设备、遥控器、游戏、手机和骨牌 摄影:Rhett Allain 但等等。如果我们逐一掷骰子并考虑顺序,那么排列方式就更多了。以左边的6-3-1为例。你可以通过另外五种顺序得到相同的三个数值:1-6-3、3-1-6、3-6-1、6-1-3、6-3-1。(没错,这些都是不同的结果,因为时间之箭只朝一个方向移动。)总之,一共有27种不同的方式掷出10。 如果我们观察三个骰子的*所有*可能结果,共有216种不同的微态。但对游戏来说重要的是三个数值的总和——那就是我们的宏观态。所以掷出18的概率是0.4%(1/216),而掷出10的概率是12.5%(27/216)。 我们可以说10这个状态具有更高的熵,因为它有更多方式出现。并且由于它*可以*出现的方式更多,它*更有可能*出现。明白了吗?并没有神秘的力量在增加系统的熵。只是熵更高的状态概率更高而已。实际上,这真的很简单。 ## 相反的世界 现在让我们从能量的角度来思考。假设你有一杯华氏50度的冷水,然后你把一个华氏120度的热铜球放进去。会发生什么?根据经验,你会预期水温升高,铜球变凉,直到它们在50到120度之间的某个温度达到平衡。 但当我们说某物变热时,我们指的是什么?我们指的是它的原子和分子动能增加——它们变得更活跃。假设水获得了50焦耳的热能。那么,由于能量总是守恒的,我们知道铜球冷却,失去了同样的50焦耳能量。 但等等。如果在一个特殊的星期二,你将热球放入冷水中,结果球变得更*热*,热能增加了10焦耳,而水失去了10焦耳并且变得更冷了呢?你刚刚打破了物理学定律吗?不。能量仍然守恒。你可能会觉得这令人不安,但它*可能*发生。为什么?熵。这是一种可能的能量分布——只是极其不可能的一种。基本上,你中了彩票。 ## 一个具体示例 现在想象你有一个非常小的固体。它太小了,只有三个原子。(还记得三个骰子的类比吗?)量子力学告诉我们,原子只能具有特定的能级——就像骰子只能掷出2或3,而不能是2.5。关键在于,如果这三个原子的总能量是10个单位,那么正如我们所见,这10个单位的能量有27种分布方式。 让我们再进一步:假设我们有*两*个微小物体A和B,它们的热能不同。物体A由两个原子(骰子)组成,总能量为3个单位。B有三个原子(骰子),能量为7个单位。这使得系统(A和B)的总能量为10个单位。这里,一张图会有帮助: 图片可能包含:游戏、电子设备、手机和电话 摄影:Rhett Allain 现在假设我们让物体A和B接触,以便热能可以在它们之间传递。这意味着系统中能量可以有许多不同的排列方式,只要总数保持为10(能量守恒)。以下是许多可能组合中的四种: 图片可能包含:游戏、电子设备、手机、电话和骨牌 摄影:Rhett Allain 如果物体A只有2个单位的能量呢?只有一种方式可以实现——每个骰子必须掷出1(因为1+1=2)。那意味着物体B必须有总共8个单位,有21种方式可以实现。如果A有4个单位而B有6个单位呢?在这种情况下,有30种可能的组合。你可以说这个状态“有序度较低”或“更无序”,而且它更可能发生。 ## 大数定律 这引出了熵的定义之一:作为系统中能量排列方式数量的度量。我们可以将熵(**S**)写为微态数(**Ω**)的自然对数乘以玻尔兹曼常数(**kb**): 图片可能包含:文字 摄影:Rhett Allain 当然,我们关于物体A和B的模型很幼稚,因为大多数东西不是由两三个原子组成的。现实一点,一滴水含有大约1.7×10²¹个水分子。那么当我们将数字放大许多个数量级时会发生什么? 相同的原理仍然成立,但现在我们有了数量巨大得多的微态,概率分布变得更加集中在熵最高的那个状态周围。因此,虽然热球在冷水中*可能*变得更热,但这种可能性极小,以至于从未发生过。 而热平衡状态(它们最终达到相同温度)的可能性极大,以至于在实践中,我们将其视为确定无疑的事情。事实上,热力学第二定律说热量总是从较热的物体流向较冷的物体。但这并非“定律”;这仅仅是概率。事实证明,上帝确实在和宇宙掷骰子。

相似文章

Lobsters Hottest

一篇技术博文,探讨随机性、Linux熵以及构建一个名为morerandom的工具,该工具使用WASM插件来为系统熵池提供熵。

最大熵如何使强化学习更加稳健

ML at Berkeley

本文解释了将香农熵纳入强化学习目标函数,如何创造出更稳健的智能体,使其能够应对奖励和动态环境中出现的意外甚至对抗性变化。