热力学熵的解释

定义了基本概念，例如热力学的目的是什么系统是一个过程，它的特征是什么样的状态函数。

熵的概念是在经典的上下文中引入的热力学最初是在那里发展起来的，用于回答以下问题：发生了什么当热量自发地从热的物体传递到冷的物体时？为了找出这个变化，转移过程必须具有一些使其可逆的特殊特征。第个，共个所有要研究的系统和过程都必须概念化为发生在平衡状态，或接近平衡状态。第一个描述提供了平衡。

将能量从系统传递到系统的思想扩展到包括除了热量外，还要工作。功是系统能量的另一种形式可以转移。

一旦引入功的概念，可逆性的概念，平衡，熵变得更清晰，可以更好地定义。这就是任务由经典力学进行。

进一步强调，工作的概念代表了一个更普遍的概念看熵是什么的方法。也就是说，功的概念为理解熵。经典力学中的一个基本观察是系统当系统无法做功时处于平衡状态功与稳定性成反比，因此可以认为稳定性是等价的系统的惰性。因此，平衡、稳定性和惰性是所有方面系统的相同特征，并且这种特征是根据熵来测量的。安平衡的、稳定的、惰性的系统具有它所能达到的最高熵值，并且任何偏离这些条件的行为都会导致熵的降低。因此，工作可用性与熵成反比：当没有工作是可以完成的。

我们可以直接看到的系统是由大量粒子组成的。因此，这些系统的特性可以作为它们的粒子。这在宏观世界之间架起了一座概念桥梁，其中我们观察系统的整体特性和微观世界具有自身属性的粒子控制着场景。统计力学表明前者是由后者发生的事情决定的，而这种方法提供对宏观层面发生的事情的更好、更精细的理解，以及为什么？

因为宏观过程的特征来源于微观系统组成粒子的行为，表明温度在我们看来，这是宏观物体的一个简单性质，实际上是身体粒子的运动。

有些过程是自发发生的。在宏观层面上，作为一种自然趋势出现，是微观粒子：它们的整体净效应在宏观层面上表现为决定系统是否以及如何自发变化的自发力，以及如果并且朝着哪个方向开始处理。

系统的稳定性取决于系统的粒子。反过来，这种行为是建立在自然分布粒子本身自发地倾向于假设。他们倾向于按照最可能的结果均匀分布在整个空间中，它们也倾向于根据一个复杂的非均匀函数来共享能量然而，这在概率上是平衡的。

统计力学的微观方法发展了一系列根据系统的不同特征和/或所涉及的过程，允许从微观状态计算熵的值系统的。当粒子达到最可能的通过空间分布和它们之间最均衡的能量共享。在宏观层面上，这意味着系统处于平衡状态在这种情况下粒子。如果没有可用的力，则无法做功，系统是惰性的。这个提供了发生在微观层面和经典观察，即在宏观层面上，一个系统是当它不能做功时，处于平衡状态。

熵的一个有用定义是“系统平衡的函数，稳定性和惰性”，以及熵总体增加的趋势热力学第二定律第四条应指“最可能状态”，即达到平衡、稳定性和系统可以达到的惰性。熵增加的趋势是由物质和能量的概率分布，并通过粒子运动来实现。

物质和能量的概率分布给出了方向过程会自发地走向哪个方向。然而，每个现有流程都是由于过去运行的一些动能障碍或约束而目前生效：不是因为运动限制（以及过去最终消除的限制）吗过程），所有正在进行的过程及其因果前因已经发生在数十亿年前。因此，约束和约束的作用是确定一个真实过程可以采取的实际方向的基本原则，以及速度。

根据热力学第二定律，每一个自发的变化，或过程，与熵的增加有关。尽管概率粒子和能量的分布给出了过程的可能方向发生是由粒子的运动能量启用的。然而，即使是粒子，受到运动的限制，减慢了一些可能的实现改变，从而降低其发生的概率，特别是如果增加熵的途径是可能的，并且可以更快地访问。动力学约束因此，是在不同的可能的。

熵被定义为能量扩散和共享，通常这种描述提供了一种简单的方法将熵概念化。研究表明，更普遍地说能量是物理功能降低可用能量的常见结果。后者由一个称为“玻尔兹曼因子”的数学术语表示，源于微观层面上的力平衡，受以下因素的影响所有微观力的统计结果产生的净水平力这总是将系统推向动态平衡。这个净水平力是在宏观层面上做功的基本原理微观世界的推导解释了为什么它与平衡和因此熵增加。

物理世界中的任何变化都是由于净力量趋于平缓可用能量。系统或过程的不同特性可以决定系统的特性调平力最终起作用。例如气体压力、物体温度和浓度的平衡溶液，物体相对于流体的位置重力场等等。所有这些现象都是由于水平力而发生的与熵增加相关。熵增加可以计算出来通过特定的关系。

平衡时熵最大。根据基本方程这要求每个特定的相互作用项都有平衡，即，热、机械、扩散等。相关示例如下所示许多重要的过程。

出现了一些现象，尽管这些现象代表了熵变的实例无视熵作为能量传播和共享的函数的描述。尽管这种描述很有用，但有时很难应用，因为降低可用能量的功能并不总是起到扩散和共享功能。降低可用能量的物理函数的概念是因此更好地理解熵和热力学第二定律因为它具有更普遍的价值。

有几个特殊现象很难从根本上理解尽管如此，它们还是可以根据任何系统和任何总体变化都最有可能发生的统计力学状态，即微观上平衡，然后宏观上稳定的状态。

熵量化可以在以下假设下进行：粒子在空间中的位置及其能级可以定义为对应于众多可列举州中的一个，即使它们的数量非常高。这意味着如果必须计算熵的绝对值，那么能量和空间都不应该是连续变量，即使在任何情况下都可以计算出熵的变化。值得注意的是，量子理论就是这样说的，因为在很短的范围内能量和空间看起来像离散量而不是连续量。于是，一个代表量子理论演变的一般弦论出现了成为熵定义的自然、可取的理论框架。

作为概率定律，热力学第二定律需要根据微观事件发生的概率进行概念化级别。这决定了宏观现象发生的概率。对于对这种方法的最佳理解是，有必要区分“概率”，是对预期结果的主观预测，以及“频率”，这是对结果的客观观察。这种区别在于有助于解决第二定律解释中的一些歧义热力学。

从观察自发现象开始，可以设想随着时间的推移，每一个孤立的系统都趋向于平衡、稳定和惰性状态。从长远来看，这是最有可能的系统的状态。这可以被证明是一个普遍定律热力学，定义为“趋向最可能状态”。此后，它是直观地说，“一个衡量平衡、稳定性和惰性的函数系统”被第二定律最大化。这个函数称为熵。