熵与熵产生率：揭示系统无序与能量耗散的核心关系

熵与熵产生率：揭示系统无序与能量耗散的核心关系

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_37148940/article/details/144933793

熵与熵产生率是物理学和信息理论中的重要概念，它们分别描述了系统的无序程度和熵随时间的产生速率。本文将通过理想气体膨胀的例子，详细解释熵的基本概念、熵产生率的定义以及涨落定理的原理。此外，本文还将提供Python代码示例，展示如何计算和可视化熵、熵产生率以及涨落定理。

具体实例与推演

假设我们有一个理想气体在封闭容器中膨胀，研究其熵的变化和熵产生率。

• 步骤：
  1. 确定系统的初始状态和最终状态。
  2. 计算系统在过程中熵的变化 Δ
     S
     。
  3. 分析熵产生率 σ
     ，了解系统的不可逆性。

• 应用公式：
  Δ
  S

  S
  final
  −
  S
  initial
  σ

  d
  S
  total
  d
  t

第一节：熵的基本概念与公式解释

熵是系统无序程度的度量，在热力学和信息理论中都有重要应用。

核心概念

熵的公式

熵在热力学中的定义：

S

k
B
ln
Ω

其中，
k
B
是玻尔兹曼常数，
Ω
是系统的微观状态数。

变量解释：

• S
  ：熵，系统的无序程度。
• k
  B
  ：玻尔兹曼常数，连接宏观和微观物理量的常数。
• Ω
  ：微观状态数，系统可能的微观配置数。

第二节：熵产生率与涨落定理

熵产生率的定义与意义

熵产生率描述了系统从一个状态向另一个状态演化过程中熵的产生速率，反映了过程的不可逆性。

σ

d
S
total
d
t

变量解释：

• σ
  ：熵产生率，单位时间内系统总熵的变化。
• S
  total
  ：系统总熵，包括系统熵和环境熵。

涨落定理简介

涨落定理描述了在非平衡态下系统熵产生与其反向过程的概率比。

P
(
Σ
)
P
(
−
Σ
)

e
Σ

变量解释：

• P
  (
  Σ
  )
  ：熵产生量为 Σ
  的概率。
• P
  (
  −
  Σ
  )
  ：熵产生量为 −
  Σ
  的概率。

第三节：公式探索与推演运算

熵的基本形式

热力学熵的基本公式：

S

k
B
ln
Ω

信息论中的熵：

H
(
X
)

−
∑
i
p
(
x
i
)
log
p
(
x
i
)

熵产生率的公式：

σ

d
S
total
d
t

涨落定理的表达式：

P
(
Σ
)
P
(
−
Σ
)

e
Σ

公式推导

熵产生率的推导：

在非平衡态下，系统与环境之间存在能量和物质交换。根据第二热力学定律，总熵总是增加的：

d
S
total
d
t
≥
0

因此，熵产生率 σ
表示了这一不可逆过程中的熵增加速率。

涨落定理的推导：

涨落定理基于统计力学，通过考虑系统在微观尺度上的随机涨落，得出前向过程与反向过程的概率比与熵产生量的指数关系。

第四节：相似公式比对

第五节：核心代码与可视化

以下是一个使用Python计算和可视化熵、熵产生率以及涨落定理的示例代码。该代码使用鸢尾花数据集进行演示。

# This code performs the following functions:
# 1. Calculates entropy for different features in the Iris dataset.
# 2. Computes entropy production rate based on simulated data.
# 3. Demonstrates the fluctuation theorem with random entropy fluctuations.
# 4. Visualizes the results using matplotlib and seaborn with enhanced aesthetics.

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import entropy

# Load the Iris dataset
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
data['species'] = pd.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)

# Function to calculate entropy for each feature
def calculate_entropy(df):
    entropies = {}
    for column in df.columns[:-1]:  # Exclude the species column
        counts = df[column].value_counts(bins=10, normalize=True)
        entropies[column] = entropy(counts, base=2)
    return entropies

# Calculate entropy
feature_entropies = calculate_entropy(data)
print("Feature Entropies:")
for feature, ent in feature_entropies.items():
    print(f"{feature}: {ent:.4f} bits")

# Simulate entropy production rate
time_steps = np.arange(0, 100, 1)
entropy_production = np.cumsum(np.random.normal(loc=0.1, scale=0.05, size=time_steps.size))

# Plot entropy production rate
sns.set_theme(style="whitegrid")
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(time_steps, entropy_production, label='Entropy Production Rate', linestyle='-', marker='o', color='blue')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Entropy Production')
plt.title('Entropy Production Rate Over Time')
plt.legend()
plt.show()

# Demonstrate fluctuation theorem
# Simulate entropy fluctuations
fluctuations = np.random.choice([-1, 1], size=1000)
cumulative_fluctuations = np.cumsum(fluctuations)

# Calculate probabilities
unique, counts = np.unique(cumulative_fluctuations, return_counts=True)
prob_dist = dict(zip(unique, counts / counts.sum()))

# Plot fluctuation theorem
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(prob_dist.keys(), prob_dist.values(), color='skyblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Entropy Fluctuation ($\Sigma$)')
plt.ylabel('Probability $P(\Sigma)$')
plt.title('Fluctuation Theorem Demonstration')
plt.show()

# Add annotations and highlights
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(cumulative_fluctuations, bins=30, kde=False, color='green', edgecolor='black')
plt.axvline(x=0, color='red', linestyle='--', label='Zero Fluctuation')
plt.xlabel('Entropy Fluctuation ($\Sigma$)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Entropy Fluctuation Histogram')
plt.legend()
plt.annotate('Most Probable Fluctuation', xy=(max(cumulative_fluctuations)/2, max(counts)/10),
             xytext=(max(cumulative_fluctuations)/2, max(counts)/2),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()

# Print detailed output information
print(f"Total Entropy Production after {time_steps.size} steps: {entropy_production[-1]:.2f}")
print("Fluctuation Theorem states that the probability of observing a negative entropy production is exponentially less likely than positive.")

代码功能实现：

1. 熵计算：计算鸢尾花数据集中各个特征的熵值。
2. 熵产生率模拟：通过累积随机过程模拟熵产生率随时间的变化。
3. 涨落定理演示：模拟熵的正负涨落，并验证其概率比。
4. 可视化：使用Seaborn和Matplotlib绘制多种图表，增强视觉效果并标注关键部分。

第六节：参考信息源

1. 热力学与统计力学：
   • Callen, H. B. (1985). Thermodynamics and an Introduction to Thermostatistics. Wiley.
   • Kardar, M. (2007). Statistical Physics of Particles. Cambridge University Press.
2. 信息理论：
   • Cover, T. M., & Thomas, J. A. (2006). Elements of Information Theory. Wiley-Interscience.
3. 涨落定理与非平衡态物理：
   • Evans, D. J., & Searles, D. (2002). Statistical Mechanics of Nonequilibrium Liquids. Cambridge University Press.
   • Jarzynski, C. (1997). Nonequilibrium Equality for Free Energy Differences. Physical Review Letters, 78(14), 2690-2693.
4. 机器学习与数据集：
   • Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., … & Duchesnay, É. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825-2830.

参考文献链接：

关键词：

#熵
#熵产生率
#涨落定理
#热力学
#信息理论
#非平衡态物理
#统计力学
#能量耗散
#随机过程
#系统无序