英:/'ˈentrəpi/ 美:/'ˈentrəpi/
n. [熱] 熵（熱力學函數）
Scientists obtained this entropy after numerous calculations.
科學家經過大量運算才得到了這個熵。
The movement of these molecules is all in an entropy state.
這種分子的運動全都是處于一種無序狀态。
After heating, the internal atoms of this substance have remained in a state of entropy.
在經過加熱後，這種物質的内部原子就一直保持着混亂。
If we calculate the change in entropy during gas mixing, we will find that this quantity is positive.
如果我們計算氣體混合過程中熵的變化，我們會發現這個量是正的。
The present study is to investigate the application of sample entropy (SampEn) measures.
現在的研究采用了複雜性分析中的樣品熵算法。
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數約束的優化得分函數。
So that's our initial entropy.
這樣是我們初始的熵。
And it's all driven by entropy.
都是由熵驅動的。
entropy function
熵函數
negative entropy
負熵；反熵作用
entropy increase
熵增加
entropy flow
熵流
activation entropy
活化熵
熵（Entropy）是一個跨學科的核心概念，主要應用于熱力學、信息論和統計學領域，用于描述系統的無序程度或信息的不确定性。
熱力學中的熵
在物理學中，熵是熱力學第二定律的關鍵參數，表示系統的能量分散程度。例如，冰塊融化時分子排列從有序變為無序，熵值增加。其數學定義為克勞修斯公式：
$$
Delta S = int frac{dQ{text{rev}}}{T}
$$
其中 ( Delta S ) 是熵變，( dQ{text{rev}} ) 為可逆過程的熱量變化，( T ) 為溫度（來源：美國國家标準與技術研究院熱力學基礎文檔）。
信息論中的熵
數學家香農（Claude Shannon）将熵引入信息科學，量化信息的不确定性。信息熵公式為：
$$
H(X) = -sum p(x) log_2 p(x)
$$
其中 ( p(x) ) 是事件發生的概率。例如，抛硬币時正反面概率相等，熵達到最大值1比特（來源：香農1948年論文《通信的數學理論》）。
其他領域的延伸應用
該概念通過量化“無序”揭示了自然界和信息傳遞的深層規律，其跨學科特性使其成為現代科學的核心工具之一。
“Entropy”（熵）是一個跨學科的重要概念，在不同領域中有不同的定義和解釋：
在物理學中，熵是衡量系統無序程度的物理量。根據熱力學第二定律，孤立系統的熵永不減少，即系統會自發趨向更混亂的狀态。例如：
由香農（Claude Shannon）提出，信息熵表示信息的不确定性或隨機性：
玻爾茲曼提出熵與微觀狀态數（Ω）的關系： $$ S = k_B ln Omega $$ 其中 (k_B) 是玻爾茲曼常數，Ω是系統可能的微觀狀态數量。
熵常被借喻為“混亂度”：
“Entropy”源自希臘語“entropia”（轉向），由德國物理學家克勞修斯于1865年命名，最初用于描述能量轉化的不可逆性。
總結來看，熵的核心是量化無序性、不确定性或信息量，具體含義需結合上下文。
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