宏观不可逆性英文解释翻译、宏观不可逆性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 macroscopic irreversibility

【电】 macroscopic

cannot

athwart; contradictorily; counter; disobey; go against; inverse
【医】 contra-

宏观不可逆性（Macroscopic Irreversibility）是热力学与统计物理学的核心概念，指在宏观尺度上物理过程具有单向演化的特性，无法通过系统自身恢复到初始状态。这一现象与微观层面的可逆性形成鲜明对比，体现了自然界中时间箭头的存在。

科学基础与热力学框架根据热力学第二定律，孤立系统的熵（无序度）永不减少，这构成了宏观不可逆性的数学表达：

$$ Delta S_{text{总}} geq 0 $$

该公式说明系统演化方向受熵增原理支配，例如冰块在室温下的融化、墨水滴入清水的扩散过程均不可自发逆转。

统计解释与概率本质玻尔兹曼的H定理从微观粒子运动角度证明：大量粒子组成的系统趋向于概率更高的宏观态。虽然理论上所有微观状态概率均等，但高度有序的初始状态（如整齐排列的气体分子）属于极小概率事件，因此宏观观测表现为不可逆过程。

典型实例与应用领域

参考文献来源

宏观不可逆性是指宏观物理过程在时间上具有单向性，无法自发恢复到初始状态的现象。这一概念的核心在于热力学第二定律的统计解释，以下是详细说明：

宏观不可逆性指系统经历某一过程后，无法通过任何操作使系统和环境完全复原。例如热量自发从高温物体传递到低温物体后，无法自发逆向传递。这种单向性源于大量微观粒子运动的统计规律。

分子分布的概率差异
以气体自由膨胀为例，当容器中有$N$个分子时，所有分子集中在某一侧的概率为$1/2^N$。对于宏观系统（如$N sim 10^{23}$），该概率趋近于零，因此宏观上只能观测到分子均匀分布的状态。
熵的统计意义
热力学熵对应系统微观状态数的对数（玻尔兹曼公式）： $$ S = k_B ln Omega $$ 其中$Omega$为微观态数目。高熵状态对应的微观态数量远多于低熵状态，因此系统自发向高熵方向演化。

根据知网文献分析，宏观不可逆性并非源于微观物理定律的可逆性，而是由以下因素共同作用：

宏观不可逆性揭示了时间箭头的存在，将热力学第二定律与宇宙演化方向联系起来。这一特性不仅是物理规律，更是复杂系统演化的普遍特征。

如需进一步了解统计热力学的数学推导或具体案例，可参考、4、5的原始文献。