背景

model002，我选择了熵这个概念。一直听说这个世界的本质是熵，但熵究竟是什么，对理解这个世界有什么指导意义，对此作了一些了解。

熵的定义及引申

核心概念

  • 熵，衡量在特定宏观条件下，系统微观可能状态的度量，也就是，对描述一个物理系统的确切微观状态所缺失的信息量的度量；
  • 没有能量，信息无法承载；没有信息，能量无法结构化。宇宙的本质是物理定律所支配的、能量化的信息的计算与演化过程；
  • 熵的核心是概率原则与能量趋势：
    • 趋向最大概率：系统内的粒子在能量驱动下进行着永不停歇的、随机的运动和碰撞。由于高熵状态所包含的微观状态数量是如此之多，系统“撞见”并进入其中一个的可能性，远大于它“撞见”一个稀有的低熵微观状态的可能性；
    • 走向最小阻力：“走向最小阻力”是宇宙中所有“张力”（即各种形式的梯度）寻求自我消解的内在倾向。一个系统会自发地选择那条能让其内部存储的、可用的“自由能”以最快速度耗散掉的路径，从而达到一个更稳定、更“松弛”的无梯度状态；
    • “最小阻力路径”是系统趋向“最大概率终局”时所采取的动力学过程。
  • 耗散结构：当一个开放系统被持续的能量流和物质流驱动，使其远离平衡态时，系统内部的微小涨落不会像在近平衡态时那样被抑制和消散，反而可能被放大，从而推动整个系统发生质变，自发地从一个均质、无序的状态，跃迁到一个宏观上呈现出稳定时空结构的、高度有序的状态。一个耗散结构的存在，完全依赖于能量的持续“耗散”——即熵的产生和向外排放。结构本身可以被看作是能量流动的“管道”或“漩涡”。一旦能量流终端，耗散结构便会立刻崩溃，系统迅速回归到热力学平衡的、高熵的死寂状态；

一些摘记

  • 玻尔兹曼熵公式 $S = k_Bln(W)$ ，其中， $k_B$ 为玻尔兹曼常数，W代表与特定宏观态相对应的微观态的总数。微观物理定律本身大多是时间可逆的，然而，宏观系统从低熵到高熵在统计上是不可逆的，也就是时间之矢；
  • 香农信息熵公式 $H(X) = -\sum_i P(x_i)log_bP(x_i)$ ，其中，$P(x_i)$为事件i发生的概率，$\sum$表示对所有可能发生的事件求和。当所有可能结果等概率出现时，不确定性最大，熵值也最高；
  • 管理的本质是反熵；
  • 学习的本质，是主动从环境中筛选和摄取高质量、结构化的信息，用于更新和优化自身的知识体系，降低对世界认识的不确定性；
  • 一个系统的智慧水平，与其能够调动能量和信息，在多大的时空尺度上、以多高的效率、创造和维持多复杂的低熵结构的能力成正比。真正的智慧，不是去寻找违背物理定律的捷径，而是在深刻理解了熵增这一终极约束后，做出审慎的、有远见的价值判断。

应用

参考

附件

版本记录

2025-08-03，初稿；