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熵 - 教育百科
| 熵 |
國家教育研究院辭書
基本資料
| 英文： | Entropy |
| 日期： | 2002年2月 |
| 出處： | 環境科學大辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 熱力學中表示物質系統狀態的一個物理量，它表示該狀態可能出現的程度，用S表示。由熱力學第二定律可得，在不可逆過程中，熵值的變化(dS)是體系從環境中吸收（或放出）的熱量(dQ)除以體系的絕對溫度(T)，即dS=dQ/ T。由此可知，當吸收（或放出）的能量相等時，溫度低的體系其熵變較大。體系吸熱(dQ＞0)時，其熵增加；相反，則其熵淢少。從分子運動論的觀點，熵值表示物質系統的分子所處狀態的混亂程度，即混亂度Ω；其關係為S=klnΩ，其中k為爾波曼常數。物質系統的分子從有序趨向混亂，熵值變大。在孤立體系中，實際發生的過程是使它的熵增加；熵值增加到最大時，即達到了平衡。一切自發過程都是不可逆的，其熵都是增加的。熵趨於最大的這一特性，是一切物理和化學過程能否自發進行的依據。根據熱力學第二定律，在絕對零度時，純物質的完整晶體的熵等於零。任何其他溫度的熵，可將自零度升溫度至該溫度時的可逆過程熱溫商求和而得。由於熱量與物質的數量成正比，因此熵是容量性質。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_熵 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
基本資料
| 英文： | entropy |
| 作者： | 彭爭之 |
| 日期： | 2002年12月 |
| 出處： | 力學名詞辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 由熱力學第一定律 dQ＝dE＋PdV 此式被溫度T除等號兩邊可得下式 dQ/T＝(dE/T)＋(PdV/T) 式中，dQ/T為熵；Q為子系統所得之熱；E為所得之動能；PdV為對外所作之功；P為壓力；V為體積。 熱力體系中，不能利用來作功的熱能，可以用熱能的變化量除以溫度所得的商來表示，如上式這個商叫做熵。在科學技術上泛指某些物質系統狀態可能出現的程度。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_熵 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
基本資料
| 英文： | entropy |
| 日期： | 2003年6月 |
| 出處： | 資訊與通信術語辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 資訊源中包含的平均資訊量。設資訊源中各事件發生的機率分別為P1，P2，P3，…Pn，則資訊源中所含的平均資訊量Ｈ為：Ｈ＝－KΣPilogPi其中K為常數，與選用的單位有關。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_熵 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
基本資料
| 英文： | Entropy |
| 作者： | 譚修雯 |
| 日期： | 1995年12月 |
| 出處： | 圖書館學與資訊科學大辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 熵的概念是德國物理學家克勞修斯(Rodolph Clausius)於1854年提出的，是一種對物理系統之無秩序或亂度的量度；即熱力學(Thermodynamics)中用於量度熱能(Thermal Energy)無法提供轉換成有用的功(Work)的一種物理量，是表示物理系統有序狀態的一個函數。古典熱力學第一定律認為，一定量的熱所具有的能量等於一定量的功。然而在系統中，熱能能夠成功地轉換為功，只有在能量能從溫度較高的熱源流向溫度較低的地方時，方可產生。因此，溫度差是將熱能轉換成機械能(Mechanical Energy)的過程中不可缺少的先決條件。而熵即用以表示整個系統內的溫度情況，且以其作為一個量度，可描述系統內的溫度變化和分布情況。熱能的轉換除須具備上述的條件外，亦具有熱量不會產生由溫度較低的源流向溫度較高者的特性，所以在封閉系統中實際發生的過程總是使系統的熵值增大。此過程在熱力學第二定律中稱為熵增加原理。因而，也可將熵看作是熱能在熱運動過程中不可逆的一個物理量，其反映自然界出現的熱的變化過程是有方向的，不可逆的。 古典熱力學提供熵的概念，然而繼之的統計力學(statistical Mechanics)卻以組織體的觀點再次解析熵。即以系統內的分子(Molecules)物質排列和運動概率，認為熵亦可表示粒子無規則排列的程度；或者說它表示系統的紊亂程度。系統越亂，熵就越大；系統越有序，熵就越小。所以維納(Norbert Wiener)認為「一個系統的熵就是它的無組織程度的量度。」 在資訊理論(Information Theory)中著重人是從通訊角度和需要來研究資訊的，其觀點為資訊的作用在於消除接收者的不確定性(Uncertainty)，而其量值的大小就等於接收者不確定性減少的量。1948年香農(Claude E. Shannon)在其論文[A Mathematical Theory of Communication]裡，利用數學推論證明了從概率角度來論述熵，與從概率狀態來論述訊息資訊量，其兩者數學表達式具一致性。然而表示資訊量的公式與熱力學公式卻是有區別的：前者有一負號，後者卻沒有。這表明資訊量公式與熱力學公式所表示的方向相反，並非描述系統的無序狀態，而是描述系統的有序狀態，表示系統獲得資訊後無序狀態的減少或消除，即是不確定性減少的量。 綜論之，資訊理論通過概率等概念將物理熵、資訊量和有序化聯繫在一起，而「資訊與熵是互補的，資訊就是負熵」的觀念亦因此建立。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_熵 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |