Entropy ເປັນແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານໃນ thermodynamics ແລະທິດສະດີຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາໃນປະລິມານທີ່ບໍ່ແນ່ນອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບ. ໂດຍການຄິດໄລ່ entropy ຂອງລະບົບ, ພວກເຮົາສາມາດກໍານົດຈໍານວນຕໍາ່ສຸດທີ່ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອອະທິບາຍສະພາບຂອງມັນຢ່າງເຕັມສ່ວນ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາດ້ານວິຊາການວິທີການຄິດໄລ່ entropy, ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາ ບາດກ້າວໂດຍຂັ້ນຕອນ ແລະແກ້ໄຂແນວຄວາມຄິດທີ່ສໍາຄັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງຟີຊິກແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ.
1. ນິຍາມ ແລະແນວຄວາມຄິດຂອງ entropy
Entropy ແມ່ນແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານໃນທິດສະດີຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະ thermodynamics. ມັນຖືກກໍານົດເປັນມາດຕະການຂອງຄວາມບໍ່ເປັນລະບຽບຫຼືຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນລະບົບ. ໃນຄໍາສັບທີ່ງ່າຍດາຍ, entropy ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ວ່າເປັນຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອອະທິບາຍສະພາບຂອງລະບົບຢ່າງສົມບູນ.
Entropy ແມ່ນສະແດງໂດຍຕົວອັກສອນ S ແລະສະແດງອອກໃນຫົວຫນ່ວຍຂອງພະລັງງານແບ່ງອອກໂດຍອຸນຫະພູມ, ເຊັ່ນ joules ຕໍ່ kelvin. ເມື່ອ entropy ເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງລະບົບກໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ນັ້ນແມ່ນ, ລະດັບ entropy ຫຼາຍ, ອົງການຈັດຕັ້ງຫນ້ອຍແລະຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຫຼາຍ. ໃນລະບົບ.
Entropy ສາມາດຖືກຄິດໄລ່ໂດຍໃຊ້ສູດຕ່າງໆ, ຂຶ້ນກັບລະບົບແລະເງື່ອນໄຂສະເພາະ. ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວສູດ entropy ພື້ນຖານແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້, ເຊິ່ງແມ່ນ S = k ln W, ບ່ອນທີ່ k ແມ່ນຄົງທີ່ຂອງ Boltzmann ແລະ W ແມ່ນຈໍານວນ microstates ທີ່ເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບລະບົບທີ່ໃຫ້. ສູດນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາຄິດໄລ່ຈໍານວນຂໍ້ມູນຫຼືຄວາມບໍ່ເປັນລະບຽບທີ່ມີຢູ່ໃນລະບົບ, ເຊິ່ງເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍໃນຂົງເຂດວິທະຍາສາດແລະເຕັກໂນໂລຢີຕ່າງໆ.
2. ສູດພື້ນຖານສໍາລັບການຄິດໄລ່ entropy
ຄິດໄລ່ entropy ມັນເປັນຂະບວນການ ທີ່ສໍາຄັນໃນທິດສະດີຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະມີສູດພື້ນຖານທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຄ່ານີ້. Entropy ຖືກກໍານົດເປັນການວັດແທກຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນຊຸດຂໍ້ມູນຫຼືຂໍ້ມູນ. ຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະນໍາສະເຫນີສູດພື້ນຖານທີ່ໃຫ້ພວກເຮົາຄິດໄລ່ຂອງ entropy.
ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນ:
H(X) = – Σ P(x) * ບັນທຶກ2 P(x)
ໃນສູດນີ້, H(X) ເປັນຕົວແທນຂອງ entropy ຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ X, ໃນຂະນະທີ່ P(x) ເປັນຕົວແທນຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະກົດຕົວຂອງເຫດການ x ໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. logarithm ທີ່ໃຊ້ໃນສູດແມ່ນ base 2, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າຫົວຫນ່ວຍຂອງການວັດແທກສໍາລັບການ entropy ເປັນ bit.
ເພື່ອຄິດໄລ່ entropy, ພວກເຮົາຕ້ອງປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປນີ້:
- ຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະກົດຕົວຂອງແຕ່ລະເຫດການໃນຊຸດຂໍ້ມູນ.
- ສໍາລັບແຕ່ລະເຫດການ, ຄູນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງມັນດ້ວຍພື້ນຖານ 2 logarithm ຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງມັນ.
- ເພີ່ມຜົນໄດ້ຮັບທັງຫມົດທີ່ໄດ້ຮັບໃນຂັ້ນຕອນທີ່ຜ່ານມາ.
- ສຸດທ້າຍ, ຄູນຜົນໄດ້ຮັບດ້ວຍ -1 ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄ່າ entropy.
3. ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ໃນລະບົບທີ່ມີ discrete configurations
ເພື່ອຄິດໄລ່ entropy ໃນລະບົບທີ່ມີການຕັ້ງຄ່າແຍກຕ່າງຫາກ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງປະຕິບັດຕາມຫຼາຍຂັ້ນຕອນ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນ ຈຳ ເປັນຕ້ອງ ກຳ ນົດ ຈຳ ນວນທັງ ໝົດ ຂອງການຕັ້ງຄ່າລະບົບທີ່ເປັນໄປໄດ້. ນີ້ ສາມາດເຮັດໄດ້ ໂດຍການນັບການລວມກັນທັງໝົດຂອງອົງປະກອບໃນລະບົບ. ຕົວຢ່າງ: ຖ້າພວກເຮົາມີລະບົບທີ່ມີ 3 ອົງປະກອບແລະແຕ່ລະຄົນສາມາດຢູ່ໃນ 2 ລັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຈະມີທັງຫມົດ 2 x 2 x 2 = 8 ການຕັ້ງຄ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ຕໍ່ໄປ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະກົດຕົວຂອງແຕ່ລະການຕັ້ງຄ່າຕ້ອງໄດ້ຮັບການຄິດໄລ່. ນີ້ ສາມາດບັນລຸໄດ້ ການແບ່ງຈໍານວນເວລາທີ່ການຕັ້ງຄ່າສະເພາະເກີດຂຶ້ນໂດຍຈໍານວນທັງຫມົດຂອງການຕັ້ງຄ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າມີ 3 ການຕັ້ງຄ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ແລະຫນຶ່ງໃນນັ້ນເກີດຂຶ້ນ 2 ເທື່ອ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຕັ້ງຄ່ານັ້ນຈະເປັນ 2/3.
ສຸດທ້າຍ, ສູດ entropy ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄິດໄລ່ມູນຄ່າຕົວເລກ. ສູດສໍາລັບ entropy ໃນລະບົບທີ່ມີການຕັ້ງຄ່າແຍກແມ່ນສະແດງອອກເປັນ S = -Σ(pi * log2(pi)), ບ່ອນທີ່ S ເປັນຕົວແທນຂອງ entropy, pi ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະກົດຕົວຂອງການຕັ້ງຄ່າ i, ແລະ log2 ແມ່ນພື້ນຖານ 2 logarithm. entropy ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນການວັດແທກຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຫຼືຄວາມບໍ່ເປັນລະບຽບທີ່ມີຢູ່ໃນລະບົບ.
4. ການຄາດຄະເນຂອງ entropy ໃນລະບົບທີ່ມີການຕັ້ງຄ່າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ
Entropy ແມ່ນມາດຕະການຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນລະບົບ. ໃນລະບົບທີ່ມີການຕັ້ງຄ່າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການຄິດໄລ່ entropy ສາມາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີວິທີການທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາປະເມີນມັນປະມານ.
ຂັ້ນຕອນທໍາອິດໃນການຄາດຄະເນ entropy ໃນລະບົບທີ່ມີການຕັ້ງຄ່າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແມ່ນເພື່ອກໍານົດການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຕັ້ງຄ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້. ສໍາລັບການນີ້, ການເກັບຕົວຢ່າງຫຼືເຕັກນິກການຈໍາລອງສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ການເກັບຕົວຢ່າງເປັນຕົວແທນ, ນັ້ນແມ່ນ, ການຕັ້ງຄ່າຖືກເລືອກແບບສຸ່ມແລະເປັນເອກະພາບ.
ເມື່ອທ່ານມີການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຕັ້ງຄ່າ, ທ່ານສາມາດດໍາເນີນການຄິດໄລ່ entropy ໄດ້. ມີສູດທີ່ແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບການນີ້, ຂຶ້ນກັບປະເພດຂອງລະບົບແລະຄຸນສົມບັດທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະສຶກສາ. ບາງສູດທົ່ວໄປທີ່ສຸດປະກອບມີສູດຂອງ Shannon, ສູດຂອງ Boltzmann, ແລະສູດ Gibbs. ສູດເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດຄິດໄລ່ entropy ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຕັ້ງຄ່າ, ແລະສະຫນອງການວັດແທກຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນລະບົບ.
5. ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ໃນລະບົບ thermodynamic
ເພື່ອຄິດໄລ່ entropy ໃນລະບົບ thermodynamic, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງພິຈາລະນາປັດໃຈຈໍານວນຫນຶ່ງແລະປະຕິບັດຕາມບາງຢ່າງ ຂັ້ນຕອນທີ່ສໍາຄັນ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນວິທີການທົ່ວໄປສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາປະເພດນີ້:
1. ກໍານົດລະບົບແລະລັກສະນະຂອງມັນ: ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈລັກສະນະຂອງລະບົບແລະອົງປະກອບຂອງມັນກ່ອນທີ່ຈະຄິດໄລ່ entropy ຂອງມັນ. ການກໍານົດຕົວແປທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ, ປະລິມານ, ແລະຄວາມກົດດັນ, ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ຂະບວນການຄິດໄລ່.
- ຄໍາແນະນໍາ: ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານມີຄວາມຊັດເຈນກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຂອງ thermodynamics ແລະກົດຫມາຍທີ່ສອດຄ້ອງກັນກ່ອນທີ່ທ່ານຈະເລີ່ມຕົ້ນ.
- ເຄື່ອງມື: ມັນອາດຈະເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະນໍາໃຊ້ຊອບແວຈໍາລອງຫຼືໂຄງການການຄິດໄລ່ສະເພາະເພື່ອປະຕິບັດການຄິດໄລ່.
2. ການຄິດໄລ່ການປ່ຽນແປງຂອງ entropy: ເມື່ອເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນແລະສຸດທ້າຍຂອງລະບົບຮູ້, ການປ່ຽນແປງຂອງ entropy ສາມາດຖືກຄິດໄລ່. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ entropy ສະເພາະແລະສູດ entropy ພ້ອມກັບປະລິມານຂອງພະລັງງານທີ່ຖືກໂອນແລະອຸນຫະພູມຢ່າງແທ້ຈິງທີ່ສອດຄ້ອງກັນ.
- Tutorial: ອ້າງອີງເຖິງຕົວຢ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ແລະກໍລະນີສຶກສາເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບວິທີນຳໃຊ້ສູດໃນສະຖານະການຕ່າງໆ.
- ຄໍາແນະນໍາ: ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າ entropy ສະເຫມີເພີ່ມຂຶ້ນຢູ່ໃນລະບົບທີ່ໂດດດ່ຽວ.
3. ກວດສອບແລະວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ: ເມື່ອໄດ້ຮັບການຄິດໄລ່, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ທົບທວນຄືນແລະວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ. ກວດເບິ່ງວ່າຄ່າຕ່າງໆເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຈາກທັດສະນະທາງດ້ານຮ່າງກາຍແລະປະເມີນວ່າມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼືຄວາມຜິດພາດໃນການຄິດໄລ່.
- ຕົວຢ່າງ: ສົມມຸດວ່າ entropy ຂອງລະບົບປິດຖືກຄິດໄລ່ແລະໄດ້ຮັບຄ່າລົບ. ນີ້ຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຜິດພາດໃນການຄິດໄລ່ຫຼືສະຖານະການທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທາງດ້ານຮ່າງກາຍ, ເນື່ອງຈາກວ່າ entropy ແມ່ນສະເຫມີໄປໃນທາງບວກ.
6. Entropy ຂອງປະສົມແລະວິທີແກ້ໄຂ: ການຄິດໄລ່ແລະການພິຈາລະນາ
entropy ຂອງປະສົມແລະວິທີແກ້ໄຂແມ່ນມາດຕະການຂອງຄວາມບໍ່ເປັນລະບຽບຫຼື Random ໃນລະບົບ. ແນວຄວາມຄິດນີ້ແມ່ນພື້ນຖານໃນ thermodynamics ແລະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໂດຍສະເພາະໃນເຄມີສາດແລະຟີຊິກວັດສະດຸ. ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ຂອງປະສົມແລະວິທີແກ້ໄຂສາມາດສະລັບສັບຊ້ອນ, ແຕ່ປະຕິບັດຕາມແນ່ນອນ ຂັ້ນຕອນແລະການພິຈາລະນາ ການແກ້ໄຂທີ່ຊັດເຈນສາມາດບັນລຸໄດ້.
ເພື່ອຄິດໄລ່ entropy ຂອງປະສົມແລະວິທີແກ້ໄຂ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ entropy ຂອງອົງປະກອບສ່ວນບຸກຄົນແລະພິຈາລະນາການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງພວກມັນ. ວິທີການທົ່ວໄປໃນການຄິດໄລ່ມັນແມ່ນການນໍາໃຊ້ entropy ຂອງສູດປະສົມ, ເຊິ່ງຄໍານຶງເຖິງສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ mole ຂອງແຕ່ລະອົງປະກອບແລະ entropy molar ຂອງຕົນ. ສູດນີ້ ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ ປະເພດຕ່າງໆຂອງປະສົມ, ເຊັ່ນ: ການປະສົມອາຍແກັສທີ່ເຫມາະສົມຫຼືການແກ້ໄຂຂອງແຫຼວ.
ຫນ້າທໍາອິດ, ຄ່າ molar entropy ຂອງແຕ່ລະອົງປະກອບຂອງປະສົມຫຼືການແກ້ໄຂແມ່ນຈໍາເປັນ. ຄ່າເຫຼົ່ານີ້ສາມາດພົບໄດ້ໃນຕາຕະລາງຂອງຄຸນສົມບັດ thermodynamic ຫຼືຜ່ານການຄິດໄລ່ທາງທິດສະດີ. ເມື່ອໄດ້ຮັບຄ່າເຫຼົ່ານີ້, ແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ mole ຂອງອົງປະກອບທີ່ມີຢູ່ໃນການປະສົມຈະຕ້ອງຖືກພິຈາລະນາ. ເສດສ່ວນ mole ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກຄິດໄລ່ໂດຍການແບ່ງຈໍານວນ moles ຂອງແຕ່ລະອົງປະກອບໂດຍຈໍານວນທັງຫມົດຂອງ moles ໃນປະສົມ. ສຸດທ້າຍ, ສູດ entropy ປະສົມແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນສຸດທ້າຍ.
7. ວິທີການຄິດໄລ່ entropy ໃນລະບົບທີ່ບໍ່ສົມດຸນ
ການຄິດໄລ່ entropy ໃນລະບົບທີ່ບໍ່ສົມດຸນສາມາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍ, ແຕ່ໂດຍການປະຕິບັດຕາມສອງສາມຂັ້ນຕອນແລະການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ຈະໄດ້ຮັບການນໍາສະເຫນີ a ຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນ ເພື່ອປະຕິບັດການຄິດໄລ່ນີ້.
1. ກໍານົດຈໍານວນການຕັ້ງຄ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງລະບົບ: ເພື່ອຄິດໄລ່ entropy, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ຈໍານວນລັດທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ລະບົບສາມາດຊອກຫາໄດ້. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄໍານຶງເຖິງຂໍ້ຈໍາກັດແລະເງື່ອນໄຂຂອງບັນຫາໃນຄໍາຖາມ.
2. ກໍານົດຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການຕັ້ງຄ່າ: ເມື່ອຈໍານວນການຕັ້ງຄ່າທັງຫມົດໄດ້ຖືກກໍານົດ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງກໍານົດຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງແຕ່ລະພວກມັນ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການພິຈາລະນາການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງລະບົບແລະເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ.
8. Entropy ແລະກົດຫມາຍທີ່ສອງຂອງ thermodynamics: ຄວາມສໍາພັນແລະການນໍາໃຊ້
Entropy ແມ່ນຄຸນສົມບັດທາງອຸນຫະພູມທີ່ວັດແທກຄວາມຜິດປົກກະຕິ ຫຼືປະລິມານຂອງພະລັງງານທີ່ບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ໃນລະບົບ. ມັນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງໃກ້ຊິດກັບກົດ ໝາຍ ທີສອງຂອງ thermodynamics, ເຊິ່ງລະບຸວ່າໃນລະບົບທີ່ໂດດດ່ຽວ, entropy ມັກຈະເພີ່ມຂື້ນຕາມເວລາ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າຂະບວນການທໍາມະຊາດມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໄປຈາກສະຖານະທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບຫນ້ອຍໄປສູ່ສະຖານະທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ກວ່າ.
ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງ entropy ແລະກົດຫມາຍທີສອງຂອງ thermodynamics ມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສໍາຄັນໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນຟີຊິກ, entropy ສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນທິດທາງຂອງຂະບວນການ spontaneous. ໃນເຄມີສາດ, entropy ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໃນການກໍານົດວ່າຕິກິຣິຍາທີ່ເອື້ອອໍານວຍຫຼືບໍ່. ໃນວິສະວະກໍາ, entropy ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາວິເຄາະປະສິດທິພາບຂອງລະບົບພະລັງງານ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, entropy ຍັງມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນຊີວະສາດ, ເສດຖະສາດ, ແລະວິຊາອື່ນໆ.
ເພື່ອຄິດໄລ່ entropy ໃນລະບົບ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ຈໍານວນລັດຈຸລະທັດທີ່ເປັນໄປໄດ້ແລະການກະຈາຍພະລັງງານໃນລັດເຫຼົ່ານັ້ນ. ມັນເປັນເລື່ອງທົ່ວໄປທີ່ຈະໃຊ້ສູດ Boltzmann, ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບ entropy ກັບຈໍານວນລັດທີ່ເປັນໄປໄດ້ແລະຄົງທີ່ Boltzmann. ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ ກ່ຽວຂ້ອງກັບ entropy, ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: ກົນຈັກສະຖິຕິແລະ thermodynamics ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້, ແລະຕົວຢ່າງການປະຕິບັດແລະກໍລະນີສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດແລະການນໍາໃຊ້ຂອງ entropy ໄດ້ດີຂຶ້ນ.
9. ການນໍາໃຊ້ entropy ເພື່ອຄິດໄລ່ຄຸນສົມບັດຂອງລະບົບ
Entropy ແມ່ນການວັດແທກປະລິມານຄວາມຜິດປົກກະຕິຫຼືຄວາມສຸ່ມໃນລະບົບອຸນຫະພູມ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານຄິດໄລ່ຄຸນສົມບັດຂອງລະບົບແລະຄາດຄະເນວ່າພວກເຂົາຈະປ່ຽນແປງແນວໃດໃນການຕອບສະຫນອງຕໍ່ການປ່ຽນແປງໃນເງື່ອນໄຂ. ແນວຄວາມຄິດນີ້ແມ່ນພື້ນຖານໃນຟີຊິກແລະເຄມີ, ຍ້ອນວ່າມັນສະຫນອງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບທິດທາງຂອງຂະບວນການ spontaneous ແລະປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງຈັກຄວາມຮ້ອນ.
ເພື່ອຄິດໄລ່ຄຸນສົມບັດຂອງລະບົບໂດຍໃຊ້ entropy, ຫຼາຍຂັ້ນຕອນຕ້ອງໄດ້ປະຕິບັດຕາມ. ທໍາອິດ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະກໍານົດຕົວແປທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບໃນຄໍາຖາມ, ເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ, ແລະປະລິມານ. ກົດຫມາຍຂອງ thermodynamics, ເຊັ່ນວ່າກົດຫມາຍ zeroth ແລະກົດຫມາຍວ່າດ້ວຍການອະນຸລັກພະລັງງານ, ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຕັ້ງສົມຜົນທີ່ຈໍາເປັນ.
ເມື່ອສົມຜົນທີ່ມີຢູ່, ເຕັກນິກທີ່ແຕກຕ່າງກັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ. ມັນອາດຈະເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະນໍາໃຊ້ຊອບແວຈໍາລອງຫຼືໂຄງການຄິດໄລ່ຕົວເລກເພື່ອປະຕິບັດການຄໍານວນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຕາຕະລາງຄຸນສົມບັດ thermodynamic ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄ່າສະເພາະ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະສັງເກດວ່າ entropy ແມ່ນການເພີ່ມ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນສາມາດຖືກເພີ່ມຫຼືລົບໄດ້ຂຶ້ນຢູ່ກັບຂັ້ນຕອນຕ່າງໆຂອງຂະບວນການ.
ໃນສັ້ນ, ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການກໍານົດຕົວແປທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ນໍາໃຊ້ກົດຫມາຍຂອງ thermodynamics ແລະນໍາໃຊ້ເຕັກນິກທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອແກ້ໄຂສົມຜົນ. ມັນເປັນເຄື່ອງມືພື້ນຖານສໍາລັບການເຂົ້າໃຈພຶດຕິກໍາຂອງລະບົບອຸນຫະພູມແລະການຄາດຄະເນວິວັດທະນາການຂອງຕົນເພື່ອຕອບສະຫນອງການປ່ຽນແປງໃນສະພາບການ. ການວິເຄາະລາຍລະອຽດຂອງ entropy ເປີດປະຕູສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈເລິກຂອງຟີຊິກແລະເຄມີສາດ.
10. ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ໃນຟີຊິກສະຖິຕິ: ວິທີການກ້ອງຈຸລະທັດ
ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ແມ່ນແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານໃນຟີຊິກສະຖິຕິເພື່ອອະທິບາຍພຶດຕິກໍາຂອງລະບົບຂອງອະນຸພາກ. ໃນວິທີການກ້ອງຈຸລະທັດນີ້, ລັດສ່ວນບຸກຄົນຂອງແຕ່ລະພາກສ່ວນແລະການພົວພັນຂອງຕົນກັບສະພາບແວດລ້ອມແມ່ນໄດ້ຮັບການກວດສອບ. ຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນລະອຽດສໍາລັບການຄິດໄລ່ entropy ໃນວິທີການນີ້ຈະນໍາສະເຫນີຂ້າງລຸ່ມນີ້, ພ້ອມກັບຄໍາແນະນໍາແລະຕົວຢ່າງທີ່ເປັນປະໂຫຍດບາງຢ່າງ.
1. ກໍານົດລະບົບ: ກໍານົດລະບົບຂອງອະນຸພາກທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະວິເຄາະແລະກໍານົດຄຸນສົມບັດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງມັນ, ເຊັ່ນ: ຈໍານວນຂອງອະນຸພາກ, ພະລັງງານ, ປະລິມານ, ແລະອື່ນໆ.
2. ບອກ microstates ທີ່ເປັນໄປໄດ້: ຄິດໄລ່ຈໍານວນ microstates ທັງຫມົດທີ່ເຫມາະສົມກັບເງື່ອນໄຂຂອງລະບົບ, ຄໍານຶງເຖິງຂໍ້ຈໍາກັດ imposed ໂດຍຄຸນສົມບັດທີ່ຮູ້ຈັກ. ນີ້ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ແນວຄວາມຄິດຈາກ combinatorics ແລະທິດສະດີຄວາມເປັນໄປໄດ້.
3. ຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງແຕ່ລະ microstate: ກໍານົດຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງແຕ່ລະ microstate ທີ່ເປັນໄປໄດ້ໂດຍອີງໃສ່ການແຈກຢາຍພະລັງງານຫຼືຊັບສິນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງອື່ນໆຂອງລະບົບ. ນີ້ອາດຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການນໍາໃຊ້ຫຼັກການຂອງ quantum ຫຼືກົນໄກສະຖິຕິ.
11. ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ໃນຟີຊິກສະຖິຕິ: ວິທີການ macroscopic
ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ໃນຟີຊິກສະຖິຕິແມ່ນເຄື່ອງມືພື້ນຖານສໍາລັບການວິເຄາະພຶດຕິກໍາຂອງລະບົບ macroscopic. Entropy ແມ່ນປະລິມານອຸນຫະພູມທີ່ກ່ຽວພັນກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ ແລະຄວາມບໍ່ເປັນລະບຽບຂອງລະບົບ. ໃນວິທີການ macroscopic ນີ້, ລະບົບທີ່ມີຈໍານວນອະນຸພາກຫຼາຍໄດ້ຖືກພິຈາລະນາແລະ entropy ຂອງມັນໄດ້ຖືກຊອກຫາເພື່ອກໍານົດ.
ມີຫຼາຍວິທີໃນການຄິດໄລ່ entropy ໃນຟີຊິກສະຖິຕິ, ແຕ່ຫນຶ່ງໃນການນໍາໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນຜ່ານຫຼັກການຂອງ equiprobability. ຫຼັກການນີ້ລະບຸວ່າ, ໃນກໍລະນີທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ, microstates ທີ່ເປັນໄປໄດ້ທັງຫມົດຂອງລະບົບ macroscopic ແມ່ນເປັນໄປໄດ້ເທົ່າທຽມກັນ. ຈາກຈຸດນີ້, entropy ສາມາດຖືກຄິດໄລ່ໂດຍໃຊ້ສູດ:
S = k ln W
ບ່ອນທີ່ S ເປັນຕົວແທນຂອງ entropy, k ແມ່ນຄົງທີ່ Boltzmann ແລະ W ແມ່ນຈໍານວນຂອງ microstates ຫຼືຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ລະບົບ macroscopic ສາມາດພົບໄດ້.
ເພື່ອຄິດໄລ່ entropy ໂດຍໃຊ້ສູດນີ້, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ຈໍານວນ microstates ໃນລະບົບ. ນີ້ສາມາດເປັນການຄິດໄລ່ທີ່ສັບສົນໃນລະບົບທີ່ມີອະນຸພາກຫຼາຍ, ແຕ່ມີເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກທີ່ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການນີ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ຫນຶ່ງໃນນັ້ນແມ່ນການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການປະສົມເພື່ອນັບຈໍານວນວິທີການທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ອະນຸພາກໃນລະບົບສາມາດຈັດລຽງໄດ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະພິຈາລະນາຂໍ້ຈໍາກັດແລະເງື່ອນໄຂສະເພາະຂອງລະບົບເພື່ອໃຫ້ມີການຄິດໄລ່ທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງ entropy.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ໃນຟີຊິກສະຖິຕິໂດຍຜ່ານວິທີການ macroscopic ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອເຂົ້າໃຈແລະອະທິບາຍພຶດຕິກໍາຂອງລະບົບທີ່ມີຈໍານວນອະນຸພາກຫຼາຍ. ໂດຍຜ່ານຫຼັກການຂອງ equiprobability ແລະການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: combinatorics, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະກໍານົດ entropy ໂດຍໃຊ້ສູດ S = k ln W. ຄວາມແມ່ນຍໍາໃນການຄິດໄລ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບການພິຈາລະນາລາຍລະອຽດແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງລະບົບທີ່ກໍາລັງສຶກສາ.
12. ວິທີການຄິດໄລ່ entropy ຂອງລໍາດັບຂອງຂໍ້ມູນຫຼືຂໍ້ມູນ
ການຄິດໄລ່ entropy ຂອງລໍາດັບຂອງຂໍ້ມູນຫຼືຂໍ້ມູນຂ່າວສານແມ່ນຂະບວນການພື້ນຖານໃນພາກສະຫນາມຂອງທິດສະດີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ. Entropy ແມ່ນມາດຕະການຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຫຼືຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນລໍາດັບ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຄິດໄລ່ມັນ:
- ທໍາອິດ, ພວກເຮົາຕ້ອງກໍານົດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້ທັງຫມົດຫຼືສັນຍາລັກໃນນ້ໍາຂໍ້ມູນ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າພວກເຮົາກໍາລັງເຮັດວຽກກັບລໍາດັບຂອງ bits, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້ແມ່ນ 0 ແລະ 1.
- ຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຕ້ອງຄິດໄລ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະກົດຕົວຂອງແຕ່ລະສັນຍາລັກໃນລໍາດັບ. ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, ພວກເຮົາສາມາດນັບຈໍານວນເວລາທີ່ແຕ່ລະສັນຍາລັກປາກົດແລະແບ່ງມັນດ້ວຍຈໍານວນສັນຍາລັກທັງຫມົດໃນລໍາດັບ.
- ເມື່ອພວກເຮົາມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງແຕ່ລະສັນຍາລັກ, ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ສູດ entropy ເພື່ອຄິດໄລ່ມູນຄ່າຂອງມັນ. ສູດມີດັ່ງນີ້: H = -Σ(p(i) * log2(p(i))), ເຊິ່ງ p(i) ແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງສັນຍາລັກ i.
ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຄວນສັງເກດວ່າ entropy ແມ່ນການວັດແທກເປັນບິດແລະສາມາດຖືກຕີຄວາມຫມາຍເປັນຈໍານວນບິດທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສະແດງແຕ່ລະສັນຍາລັກ. ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ ໂດຍສະເລ່ຍ. ຈໍານວນ entropy ຫຼາຍ, ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຫຼືຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ບັນຈຸຢູ່ໃນລໍາດັບ.
ມີເຄື່ອງມືແລະຊອບແວທີ່ມີຢູ່ທີ່ສາມາດຊ່ວຍໃນການຄິດໄລ່ entropy ຂອງລໍາດັບຂໍ້ມູນ. ຍັງມີການສອນ ແລະຕົວຢ່າງຈໍານວນຫລາຍອອນໄລນ໌ທີ່ໃຫ້ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ພາກປະຕິບັດຂອງທິດສະດີຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະການຄິດໄລ່ຂອງ entropy. ຊັບພະຍາກອນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເປັນການຊ່ວຍເຫຼືອອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນການເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດ ແລະ ນຳໃຊ້ມັນໃນສະພາບການຕ່າງໆ.
13. ການນຳໃຊ້ entropy ໃນທິດສະດີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ແລະ ການເຂົ້າລະຫັດ
ໃນທິດສະດີຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະການເຂົ້າລະຫັດ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ entropy ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອວັດແທກປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ຄວາມຫຼືສັນຍານ. Entropy ຖືກກໍານົດເປັນມາດຕະການຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຫຼືຄວາມແປກໃຈໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. ໃນຄວາມຫມາຍນີ້, entropy ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງລະບົບລະຫັດ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາກໍານົດຈໍານວນຕໍາ່ສຸດທີ່ຂອງ bits ທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ຄວາມໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍຂໍ້ມູນ.
ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບຫຼາຍຂັ້ນຕອນ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນ ຈຳ ເປັນຕ້ອງ ກຳ ນົດຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການປະກົດຕົວຂອງແຕ່ລະສັນຍາລັກໃນຂໍ້ຄວາມຫຼືສັນຍານ. ຈາກຄວາມເປັນໄປໄດ້ເຫຼົ່ານີ້, entropy ຖືກຄິດໄລ່ໂດຍໃຊ້ສູດຂອງ Shannon. ການຄິດໄລ່ນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາວັດແທກປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ຄວາມ.
ເມື່ອ entropy ຖືກຄິດໄລ່, ພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ມາດຕະການນີ້ເພື່ອປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງລະບົບລະຫັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ລະບົບການເຂົ້າລະຫັດທີ່ມີປະສິດທິພາບຈະເປັນຫນຶ່ງທີ່ຄຸ້ມຄອງການເປັນຕົວແທນຂອງຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ຈໍານວນນ້ອຍທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້, ໂດຍອີງໃສ່ການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງສັນຍາລັກໃນຂໍ້ຄວາມ. ເພື່ອບັນລຸໄດ້, ເຕັກນິກການເຂົ້າລະຫັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້, ເຊັ່ນ Huffman coding ຫຼືລະຫັດເລກຄະນິດສາດ, ເຊິ່ງໃຊ້ປະໂຍດຈາກຂໍ້ມູນທີ່ສະຫນອງໃຫ້ໂດຍ entropy ເພື່ອກໍານົດລະຫັດສັ້ນກວ່າກັບສັນຍາລັກທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ສຸດ.
14. ການພິຈາລະນາແລະຂໍ້ຈໍາກັດໃນເວລາທີ່ຄິດໄລ່ entropy ໃນລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
- ການພິຈາລະນາເບື້ອງຕົ້ນ: ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ໃນລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ມັນເປັນວຽກງານສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການພິຈາລະນາຈໍານວນຫນຶ່ງແລະຈໍາກັດ. Entropy ແມ່ນການວັດແທກຄວາມຜິດປົກກະຕິຫຼືຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນລະບົບ, ແລະການຄິດໄລ່ຂອງມັນແມ່ນອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງສະຖານະທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງລະບົບ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຈື່ໄວ້ວ່າ entropy ແມ່ນຂຶ້ນກັບຊຸດຂອງສະຖານະທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງລະບົບແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຖືກມອບໃຫ້ລັດເຫຼົ່ານີ້.
- ຂໍ້ຈໍາກັດໃນການຄິດໄລ່ entropy: ເມື່ອຄິດໄລ່ entropy, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງພິຈາລະນາຂໍ້ ຈຳ ກັດທີ່ສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມແມ່ນຍໍາແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໄດ້ຮັບ. ບາງຂໍ້ຈໍາກັດເຫຼົ່ານີ້ລວມມີການຂາດຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງສະຖານະຂອງລະບົບ, ການສົມມຸດຕິຖານຂອງເອກະລາດທາງສະຖິຕິລະຫວ່າງເຫດການຂອງລະບົບ, ເສັ້ນຊື່ຂອງ entropy ໃນລະບົບປະສົມ, ແລະຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບເຄື່ອງວັດແທກທີ່ໃຊ້.
- ວິທີການແລະເຄື່ອງມືໃນການຄິດໄລ່ entropy: ມີວິທີການແລະເຄື່ອງມືຕ່າງໆທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄິດໄລ່ entropy ໃນລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ໃນບັນດາວິທີການທົ່ວໄປທີ່ສຸດແມ່ນການຄິດໄລ່ໂດຍກົງໂດຍໃຊ້ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງລັດ, ການນໍາໃຊ້ສູດສະເພາະສໍາລັບລະບົບສະເພາະ, ແລະການນໍາໃຊ້ທິດສະດີຂໍ້ມູນແລະເຕັກນິກສະຖິຕິ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມີເຄື່ອງມືຄອມພິວເຕີແລະຊອບແວພິເສດທີ່ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຄິດໄລ່ entropy ໃນລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ໃນລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການພິຈາລະນາຂໍ້ຈໍາກັດແລະການພິຈາລະນາຈໍານວນຫນຶ່ງ, ເຊັ່ນ: ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງສະຖານະລະບົບ, ຄວາມເປັນເອກະລາດທາງສະຖິຕິຂອງເຫດການ, linearity ໃນລະບົບປະສົມແລະຂະຫນາດການວັດແທກທີ່ໃຊ້. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະນໍາໃຊ້ວິທີການແລະເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອຄິດໄລ່ entropy ຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະຖືກຕ້ອງ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, entropy ແມ່ນການວັດແທກພື້ນຖານໃນທິດສະດີຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະໃນຂົງເຂດຕ່າງໆຂອງວິທະຍາສາດແລະວິສະວະກໍາ. ໂດຍຜ່ານການຄິດໄລ່ຂອງມັນ, ພວກເຮົາສາມາດເຂົ້າໃຈຄວາມສຸ່ມແລະຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທີ່ມີຢູ່ໃນລະບົບ. ໂດຍຮູ້ວ່າການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງລະບົບດັ່ງກ່າວ, ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ສູດຄະນິດສາດຂອງ entropy ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບຄ່າຕົວເລກທີ່ສະແດງເຖິງວິທີການທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບຫຼືຄວາມວຸ່ນວາຍຂອງລະບົບ.
ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາປະຕິບັດການວິເຄາະເລິກກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ມູນ, ແລະ. ສະເຫນີໃຫ້ພວກເຮົາ ເຄື່ອງມືສໍາລັບການອອກແບບຂອງການບີບອັດປະສິດທິພາບ, ການເຂົ້າລະຫັດແລະລະບົບລະຫັດ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ມັນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: thermodynamics, ທິດສະດີການສື່ສານ, ປັນຍາປະດິດ y ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ເຖິງແມ່ນວ່າການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າສັບສົນໃນຕອນທໍາອິດ, ການເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານແລະຄວາມຊັດເຈນກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງລະບົບເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຊັດເຈນແລະເປັນປະໂຫຍດ. ດ້ວຍການຝຶກຝົນແລະການສຶກສາຕໍ່ເນື່ອງ, ພວກເຮົາສາມາດຊໍານິຊໍານານເຄື່ອງມືທາງຄະນິດສາດທີ່ມີອໍານາດນີ້ແລະນໍາໃຊ້ມັນໃນສະພາບການຕ່າງໆ.
ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ການຄິດໄລ່ຂອງ entropy ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດປະເມີນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແລະຄວາມສຸ່ມທີ່ມີຢູ່ໃນລະບົບ. ການວັດແທກນີ້ແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນໃນຫຼາຍໆດ້ານຂອງວິທະຍາສາດແລະວິສະວະກໍາ, ໃຫ້ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ມູນແລະສະເຫນີໃຫ້ພວກເຮົາເຄື່ອງມືສໍາລັບການອອກແບບລະບົບທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ບໍ່ຕ້ອງສົງໃສວ່າ entropy ເປັນແນວຄວາມຄິດທີ່ຫນ້າສົນໃຈແລະມີອໍານາດທີ່ຂະຫຍາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງພວກເຮົາໃນຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການຈັດການໂລກທີ່ຢູ່ອ້ອມຮອບພວກເຮົາ.
ຂ້ອຍແມ່ນ Sebastián Vidal, ວິສະວະກອນຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີແລະ DIY. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຂ້ອຍເປັນຜູ້ສ້າງ tecnobits.com, ບ່ອນທີ່ຂ້ອຍແບ່ງປັນບົດສອນເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນແລະເຂົ້າໃຈໄດ້ສໍາລັບທຸກຄົນ.