英:/'ˈentrəpi/ 美:/'ˈentrəpi/
n. [热] 熵（热力学函数）
Scientists obtained this entropy after numerous calculations.
科学家经过大量运算才得到了这个熵。
The movement of these molecules is all in an entropy state.
这种分子的运动全都是处于一种无序状态。
After heating, the internal atoms of this substance have remained in a state of entropy.
在经过加热后，这种物质的内部原子就一直保持着混乱。
If we calculate the change in entropy during gas mixing, we will find that this quantity is positive.
如果我们计算气体混合过程中熵的变化，我们会发现这个量是正的。
The present study is to investigate the application of sample entropy (SampEn) measures.
现在的研究采用了复杂性分析中的样品熵算法。
A score function for optimization based on maximum mutual information entropy with odditional restriction is proposed.
提出了基于最大互信息熵且具有奇数约束的优化得分函数。
So that's our initial entropy.
这样是我们初始的熵。
And it's all driven by entropy.
都是由熵驱动的。
entropy function
熵函数
negative entropy
负熵；反熵作用
entropy increase
熵增加
entropy flow
熵流
activation entropy
活化熵
熵（Entropy）是一个跨学科的核心概念，主要应用于热力学、信息论和统计学领域，用于描述系统的无序程度或信息的不确定性。
热力学中的熵
在物理学中，熵是热力学第二定律的关键参数，表示系统的能量分散程度。例如，冰块融化时分子排列从有序变为无序，熵值增加。其数学定义为克劳修斯公式：
$$
Delta S = int frac{dQ{text{rev}}}{T}
$$
其中 ( Delta S ) 是熵变，( dQ{text{rev}} ) 为可逆过程的热量变化，( T ) 为温度（来源：美国国家标准与技术研究院热力学基础文档）。
信息论中的熵
数学家香农（Claude Shannon）将熵引入信息科学，量化信息的不确定性。信息熵公式为：
$$
H(X) = -sum p(x) log_2 p(x)
$$
其中 ( p(x) ) 是事件发生的概率。例如，抛硬币时正反面概率相等，熵达到最大值1比特（来源：香农1948年论文《通信的数学理论》）。
其他领域的延伸应用
该概念通过量化“无序”揭示了自然界和信息传递的深层规律，其跨学科特性使其成为现代科学的核心工具之一。
“Entropy”（熵）是一个跨学科的重要概念，在不同领域中有不同的定义和解释：
在物理学中，熵是衡量系统无序程度的物理量。根据热力学第二定律，孤立系统的熵永不减少，即系统会自发趋向更混乱的状态。例如：
由香农（Claude Shannon）提出，信息熵表示信息的不确定性或随机性：
玻尔兹曼提出熵与微观状态数（Ω）的关系： $$ S = k_B ln Omega $$ 其中 (k_B) 是玻尔兹曼常数，Ω是系统可能的微观状态数量。
熵常被借喻为“混乱度”：
“Entropy”源自希腊语“entropia”（转向），由德国物理学家克劳修斯于1865年命名，最初用于描述能量转化的不可逆性。
总结来看，熵的核心是量化无序性、不确定性或信息量，具体含义需结合上下文。
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