Энтропия

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

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

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.

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 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.

Что такое энтропия?

Энтропия – состояние, но не физическое свойство, подобное давлению, температуре или массе. Никакими датчиками невозможно обнаружить энтропию.

Это состояние можно лишь просчитать, используя свойства веществ, поддающиеся измерению. Полученные таким способом значения энтропии могут использоваться в других расчетах.

Например, связанных с производством пара или электроэнергии, добываемых посредством турбин и машин возвратно-поступательного движения.

Энтропия – состояние текущего времени

Энтропия в какой-то мере является показателем качества, недостатка или достатка энергии. В частности, энтропия показывает, насколько эффективно энергия распространяется от высокотемпературного источника с охватом области, где более низкий уровень температуры.

Этот эффект распространения заставил исследовательские круги охарактеризовать энтропию «стрелкой времени». Если энтропия системы вычисляется при двух разных условиях, тогда условие, при котором энтропия увеличивается, происходит в более позднее время. Увеличение энтропии в системе в целом, всегда проходит в том же направлении, что и течение времени.

Обобщённое представление процесса с химической точки зрения: 1 — кристаллическое твёрдое вещество; 2 — жидкое состояние; 3 — газообразное состояние; 4 — возрастающая энтропия

Подобные явления непроизвольно напрашиваются на философскую тему. Однако эти явления не дают помощи для вычислений фактических значений.

Поэтому практическим подходом считают определение энтропии как энергии, которая добавляется в систему или удаляется из системы. Это значение энергии делят на среднюю абсолютную температуру, относительно которой происходит изменение.

Примеры для лучшего понятия

Чтобы лучше понять, как энтропия проявляется на практике, логично рассмотреть простой термодинамический процесс с чайной чашкой, которая была заполнена некоторым количеством воды из чайника, только что снятого с плиты.

Наполненная водой чашка содержит 200 кДж тепловой энергии при 100°C (373ºK). При этом температура воздуха, окружающего заполненную кипятком ёмкость, составляет 20°C. Количество тепла, что останется в конце процесса, составит 40 кДж.

Эффект транспорта теплообмена с передачей от теплого к холодному: Т1 — среда с более высокой температурой; Т2 — среда с более низкой температурой; Q — тепло; Т — температура

Согласно второму закону термодинамики, тепло всегда перетекает от горячего тела к более холодному. Для взятого примера, если ёмкость с водой простоит некоторое время, жидкость охладится до той же температуры, что имеет окружающий воздух. Каковы же будут изменения значений энтропии для общего процесса?

Расчёты энтропии для ёмкости с водой

Начальная энтальпия (теплосодержание) чайной чашки = 200 кДж.

Начальная температура воды = 100ºС.

Конечная температура источника тепла = 20ºС.

Средняя абсолютная температура наполненной чаши: Тср = 100 + 20 / 2 = 60ºС (333ºК).

Конечная энтальпия содержимого составит 40 кДж.

Расчёт энтальпии, передаваемой нагретой ёмкостью окружающей среде: 200 – 40 = 160 кДж.

Отсюда энтропия, передаваемая источником тепла окружающей среде, может быть вычислена как значение изменения энтальпии, разделённое на среднюю абсолютную температуру (Тср) в градусах Кельвина: 160 / 333 = — 0,48 кДж/К.

Поскольку имеют место потери тепла в источнике, соответственно изменение энтропии проходит отрицательным значением.

Расчёты энтропии для окружающего воздуха

Начальная температура окружающего воздуха = 20ºС.

В конце процесса теплообмена вода чайной чашки потеряет 160 кДж тепла, тогда как окружающий воздух получит эти 160 кДж. Однако по причине значительного объёма окружающего воздуха, температура атмосферы изменится незначительно.

Энтальпия (теплосодержание), передаваемая водой окружающей среде, имеет в этом эксперименте значение 160 кДж.

Средняя абсолютная температура (Тср) составляет 20ºС или 293ºК.

Отсюда несложно сделать расчёт энтропии окружающего воздуха: 160 / 293 = 0,546 кДж.

Поскольку здесь отмечается восприятие тепла окружающим воздухом, соответственно изменение энтропии имеет положительную тенденцию. Опираясь на этот пример, можно представлять производственные процессы.

В производственном теплообменнике, где, к примеру, используется насыщенный пар на первичной стороне при нагреве воды от 20°C до 60°C, на вторичной стороне пар будет конденсироваться, утрачивая собственное тепло.

Этот процесс наглядно показывает I-s диаграмма зависимости от Рихарда Молье, где точка состояния пара перемещается влево от её начального положения.

Будучи в условиях устойчивого состояния, сухой насыщенный пар конденсируется при постоянном давлении, а точка состояния пара движется вниз по линии постоянного давления.

Диаграмма Рихарда Молье — полученная немецким тепло-техником из города Дрезден (Германия). Впервые эта диаграмма использовалась для расчётов в 1904 году

Конечно, простым примером с водой в чашке, отдаваемой тепло окружающей среде, невозможно показать все тонкости эффекта энтропии. Тем не менее, этот пример вполне доходчиво разъясняет само понятие.

Всё остальное воспринимается полным циклом уже непосредственно на практике, когда приходится сталкиваться с термодинамическими процессами, протекающими в разных условиях.

Физические величины в помощь к расчётам

Таблица: Относительная плотность и удельная теплоемкость некоторых твердых материалов

Таблица: Удельная теплоемкость газов и паров

Открытия молодости и беспорядок Вселенной



Некоторые материалы взяты на: Pointing.spiraxsarco

Энтропия? Это просто!

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?

Если в двух словах, то

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.

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:

S = log Ω

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.

Людвиг Больцман Из приведённого выше описания становится понятно, почему не следует думать об энтропии как о собственном свойстве системы. У системы есть определённые 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:

p = ρT

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 описывает.

Для газа характерные значения числа частиц равны числу Авогадро, то есть составляют порядка 1023.

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, быстро 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.

© Orci // Wikimedia Commons Кристаллическая структура гексаборида кальция

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.

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 (закрытой системы) всегда увеличивается. 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.

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.

© Htkym // Wikimedia Commons

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.

Статья изначально была опубликована на сайте GeekTimes.