熵是什么？？？——非原创——网络搜集整理

熵（希腊语：entropia 英语：entropy）的概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。在希腊语源中意为“内在”，即“一个系统内在性质的改变”，公式中一般记为S。1923年，德国科学家普朗克（Plank）来中国讲学用到entropy这个词，胡刚复教授翻译时灵机一动，把“商”字加火旁来意译“entropy”这个字，创造了“熵”字,(读shāng)，因为熵变dS是dQ除以T（温度）的商数。

简单的说熵是衡量我们这个世界中事物混乱程度的一个指标，热力学第二定律中认为孤立系统总是存在从高有序度转变成低有序度的趋势，这就是熵增的原理。（熵是一个系统中"无秩序"的程度，也表征生命活动过程质量的一种度量。）

熵的非物理应用：
   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。

统计物理中的熵
  李政道先生曾讲：统计物理是最漂亮的理论。因为它只需要一个假设，这个假设称为等几率假设，即任一微观态出现的几率均相等。如a，b球分配在两个格子里共有4个微观态，每个微观态出现的几率皆为1/4。N个分子分配在l个相格中，lN个微观态，每个微观态出现的几率均为1/lN。至于宏观态出现的几率，显然是等于其所包含的微观态数目P 与每一个微观态出现的几率之乘积，即W=P•1/lN，习惯上，称与宏观态对应的微观态数目P为热力学几率。

信息熵
  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。。如果一个随机试验有N个可能的结果或一个随机消息有N个可能值，若它们出现的概率分别为p1,p2,…，pN,则这些事件的自信息的平均值：
H=-SUM(pi*log(pi)),i=1,2…N。H称为熵。

生物熵
  生物是一个开放系统，开放系的熵决定于系统内产生的熵、外部流入的熵及系统流向外部的熵的数量。比如，宇航员是一个开放系，其熵的改变由两部分之和决定，一是机体内产生的熵diS，二是流入的熵deS。于是总熵变化为
dS=diS+deS
  因为 ，而取决于环境。当开放系统处在非平衡的稳态时，dS=0，故有 -diS=deS
这表示机体内产生的熵正好全部流出机体。一个发育完全的健康的年轻人，在较长一段时间内保持稳定的体重，就是处在这种非平衡的稳态。发育中的儿童及更年期后的成年人的机体则不再处于这种稳态。
生物机体与外界交换物质时，生物体排泄的熵往往大于生物体吃进的营养物质的熵。因此，总熵仍是增大的，这并不违反热力学第二定律。关于生物体与外界的交换，薛定谔有句名言曰：生物体以负熵为食。

黑洞熵
  通常星体的信息只有3个，即质量M、电量Q及自转角动量J。对于不带电、无自转的黑洞，则只有唯一的信息 ——黑洞的总质量M。考虑前面信息与熵的关系，容易想到，黑洞的信息量几乎为零，其熵值一定极大。黑洞为什么会具有如此之大的熵，这是一个至今尚未解决的问题。普通星体在坍缩过程中，必然要对外发射光子或其它粒子。超新星大爆发时，甚至向外抛射大量的物质，所以实际上其体系是一个开放系统。当体系坍缩成黑洞时，熵变的计算变得十分复杂，但总趋势会使熵减少。

  熵在工业上有重要意义，特别是负熵。科学、技术、生产、工作和生活无不需要信息，而获得信息就是吸取负熵。
  生态环境需要低熵，人以负熵为食，负熵是人类赖以生存、工作的条件。如果说人类多次的工业革命是能量革命，即以获取更多的能量为目的，那么今后人类社会的工业革命将是走向负熵的革命，即获取更多的负熵！可以毫不夸张地讲，负熵是人类的物质与精神食粮。

   负熵就是熵的对立，熵代表的是无序，而负熵表示的则是有序。汲取负熵，可以简单的理解为从外界吸收了物质或者能量之后，使系统的熵降低了，变得更加有序了。因此，我们吃的东西必须本身非常有序，即食物必须低熵，所以我们动物只能吃生命。植物则有所不同，对于植物来说，最根本的负熵来自太阳的阳光。阳光是整个地球上所有生物所汲取的负熵的根本来源。与此同时，我们的身体不断地向外界辐射红外线，这就是带走生命运作增加的熵的一种方式；另一种方式是排泄，显然排泄物的混乱程度是比我们的食物更高的。

  最后科学总是在不断的进步和发展的，也没有谁说的话永远是真理，只有不断探索研究，才可以更接近事实。