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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:06.78,0:00:10.38,Default,,0000,0000,0000,,在化学和物理领域里\N有一个非常重要的概念。
Dialogue: 0,0:00:10.38,0:00:15.23,Default,,0000,0000,0000,,这个概念可以解释为什么物理过程\N会这样发生，而不是另一种结果：
Dialogue: 0,0:00:15.23,0:00:16.74,Default,,0000,0000,0000,,为什么冰会融化，
Dialogue: 0,0:00:16.74,0:00:19.06,Default,,0000,0000,0000,,为什么奶油会在咖啡中扩散，
Dialogue: 0,0:00:19.06,0:00:22.37,Default,,0000,0000,0000,,为什么空气会从穿孔的轮胎中泄露。
Dialogue: 0,0:00:22.37,0:00:27.04,Default,,0000,0000,0000,,这个概念就是熵，这是一个\N让人很难理解的概念。
Dialogue: 0,0:00:27.92,0:00:31.74,Default,,0000,0000,0000,,熵通常被描述为不规则运动的量度。
Dialogue: 0,0:00:31.74,0:00:35.62,Default,,0000,0000,0000,,这是一个很方便让人理解的解释，\N但却很容易产生误解。
Dialogue: 0,0:00:35.62,0:00:38.51,Default,,0000,0000,0000,,比如说，以下哪种情形\N更加的无规则呢？
Dialogue: 0,0:00:38.51,0:00:43.27,Default,,0000,0000,0000,,是一杯碎冰块，还是一杯室温的水？
Dialogue: 0,0:00:43.27,0:00:45.19,Default,,0000,0000,0000,,大多数人会说冰块会更无规则，
Dialogue: 0,0:00:45.19,0:00:48.73,Default,,0000,0000,0000,,但是实际上冰块比水有更低的熵值。
Dialogue: 0,0:00:49.09,0:00:52.85,Default,,0000,0000,0000,,这儿有另一种理解熵的方法，\N那就是通过概率。
Dialogue: 0,0:00:52.85,0:00:57.29,Default,,0000,0000,0000,,这个方法或许更难理解，\N但一旦消化这个概念，
Dialogue: 0,0:00:57.29,0:01:01.26,Default,,0000,0000,0000,,你就会对熵有一个更深刻的理解。
Dialogue: 0,0:01:01.26,0:01:03.66,Default,,0000,0000,0000,,想象两个小块的固体，
Dialogue: 0,0:01:03.66,0:01:07.54,Default,,0000,0000,0000,,这两个固体都有六个化学键。
Dialogue: 0,0:01:07.54,0:01:12.48,Default,,0000,0000,0000,,在这个模型中，\N固体的能量都存在化学键中。
Dialogue: 0,0:01:12.48,0:01:15.19,Default,,0000,0000,0000,,这些化学键可以被理解为\N一个简单的容器，
Dialogue: 0,0:01:15.19,0:01:19.87,Default,,0000,0000,0000,,可以用来储存不可分割的\N最小单位的能量，量子。
Dialogue: 0,0:01:19.87,0:01:24.07,Default,,0000,0000,0000,,一个固体的能量越高，温度就也越高。
Dialogue: 0,0:01:24.60,0:01:29.04,Default,,0000,0000,0000,,能量在这两个固体中分布的方式
Dialogue: 0,0:01:29.04,0:01:30.49,Default,,0000,0000,0000,,有无数种，
Dialogue: 0,0:01:30.49,0:01:34.30,Default,,0000,0000,0000,,并且这些分布方式都保证\N两个固体加起来所拥有的总能量相等。
Dialogue: 0,0:01:34.30,0:01:38.50,Default,,0000,0000,0000,,每个分布方式都称作一种微态。
Dialogue: 0,0:01:38.50,0:01:43.34,Default,,0000,0000,0000,,比如说分布六个量子的能量在固体A中，\N两个量子的能量在固体B中，
Dialogue: 0,0:01:43.34,0:01:47.16,Default,,0000,0000,0000,,这就有9702种微态。
Dialogue: 0,0:01:47.83,0:01:52.86,Default,,0000,0000,0000,,当然，这八个量子在两个固体中\N还有其他的分布方式。
Dialogue: 0,0:01:52.86,0:01:57.65,Default,,0000,0000,0000,,比如说，所有的量子可以全都\N分布在固体A中，而B中没有量子，
Dialogue: 0,0:01:57.65,0:02:00.60,Default,,0000,0000,0000,,还可以A，B固体各分一半量子。
Dialogue: 0,0:02:00.60,0:02:04.15,Default,,0000,0000,0000,,如果我们假设每种微态\N发生的概率相等，
Dialogue: 0,0:02:04.15,0:02:06.79,Default,,0000,0000,0000,,我们可以发现有些能量分布
Dialogue: 0,0:02:06.79,0:02:10.31,Default,,0000,0000,0000,,发生的概率会高于其他。
Dialogue: 0,0:02:10.31,0:02:14.07,Default,,0000,0000,0000,,这是因为这样的能量分布\N包含更多数量的微态。
Dialogue: 0,0:02:14.07,0:02:19.35,Default,,0000,0000,0000,,熵是每种能量分布状态的概率衡量。
Dialogue: 0,0:02:20.14,0:02:23.19,Default,,0000,0000,0000,,我们所观察到的是，
Dialogue: 0,0:02:23.19,0:02:26.77,Default,,0000,0000,0000,,能量在固体间最分散，
Dialogue: 0,0:02:26.77,0:02:28.82,Default,,0000,0000,0000,,熵值就最高。
Dialogue: 0,0:02:28.82,0:02:30.34,Default,,0000,0000,0000,,所以总体而言，
Dialogue: 0,0:02:30.34,0:02:34.76,Default,,0000,0000,0000,,熵可以被想成\N能量分散的一种衡量指标。
Dialogue: 0,0:02:34.76,0:02:37.89,Default,,0000,0000,0000,,低的熵值表明能量是集中的。
Dialogue: 0,0:02:37.89,0:02:41.62,Default,,0000,0000,0000,,高的熵值则代表能量是分散的。
Dialogue: 0,0:02:41.62,0:02:45.76,Default,,0000,0000,0000,,为了理解为什么熵的概念\N可以解释自然发生的过程，
Dialogue: 0,0:02:45.76,0:02:48.08,Default,,0000,0000,0000,,比如说热的物体会冷却，
Dialogue: 0,0:02:48.08,0:02:52.26,Default,,0000,0000,0000,,我们需要理解能量流动的动态系统。
Dialogue: 0,0:02:52.26,0:02:54.78,Default,,0000,0000,0000,,实际上，能量不会静止不动。
Dialogue: 0,0:02:54.78,0:02:58.06,Default,,0000,0000,0000,,而是会不停地在相邻的化学键中移动。
Dialogue: 0,0:02:58.66,0:03:00.21,Default,,0000,0000,0000,,随着能量的移动，
Dialogue: 0,0:03:00.21,0:03:02.78,Default,,0000,0000,0000,,能量的分布也会随之改变。
Dialogue: 0,0:03:02.78,0:03:05.08,Default,,0000,0000,0000,,由于微态的分布，
Dialogue: 0,0:03:05.08,0:03:09.84,Default,,0000,0000,0000,,能量极大程度分散的
Dialogue: 0,0:03:09.84,0:03:13.16,Default,,0000,0000,0000,,分布概率有21% ，
Dialogue: 0,0:03:13.48,0:03:17.25,Default,,0000,0000,0000,,13%的概率能量分布\N会回到最初的状态，
Dialogue: 0,0:03:17.25,0:03:21.92,Default,,0000,0000,0000,,固体A能量增加的概率是8%。
Dialogue: 0,0:03:22.71,0:03:26.94,Default,,0000,0000,0000,,别忘了，我们看到这种现象\N是因为分散能量的分布方式更多，
Dialogue: 0,0:03:26.94,0:03:30.03,Default,,0000,0000,0000,,所以我们更有可能观察到高熵值，\N而不是能量集中的低熵值状态，
Dialogue: 0,0:03:30.03,0:03:32.48,Default,,0000,0000,0000,,能量更倾向于分散。
Dialogue: 0,0:03:32.48,0:03:35.51,Default,,0000,0000,0000,,这就是为什么如果你把一个\N热的物体放在一个冷的物体旁，
Dialogue: 0,0:03:35.51,0:03:39.66,Default,,0000,0000,0000,,冷的物体会变热，而热的物体会冷却。
Dialogue: 0,0:03:40.19,0:03:41.87,Default,,0000,0000,0000,,但即使是在刚刚的例子里，
Dialogue: 0,0:03:41.87,0:03:47.01,Default,,0000,0000,0000,,还是有8%的概率热的物体会变得更热，
Dialogue: 0,0:03:47.01,0:03:50.49,Default,,0000,0000,0000,,那为什么这种事情从来都\N没有在现实生活中发生过呢？
Dialogue: 0,0:03:51.32,0:03:54.02,Default,,0000,0000,0000,,这是因为系统的尺寸。
Dialogue: 0,0:03:54.02,0:03:58.06,Default,,0000,0000,0000,,我们假设的两个固体\N每个只有六个化学键。
Dialogue: 0,0:03:58.06,0:04:03.76,Default,,0000,0000,0000,,如果我们假设每个固体有6000化学键，\N需要分配的总能量为8000量子，
Dialogue: 0,0:04:03.76,0:04:07.53,Default,,0000,0000,0000,,我们再次将四分之三的能量分配给A，
Dialogue: 0,0:04:07.53,0:04:10.06,Default,,0000,0000,0000,,四分之一的能量分配给B。
Dialogue: 0,0:04:10.06,0:04:14.34,Default,,0000,0000,0000,,现在我们可以发现，A物体\N能够自发获得更多能量的概率
Dialogue: 0,0:04:14.34,0:04:17.20,Default,,0000,0000,0000,,是这样一个微小的数字。
Dialogue: 0,0:04:17.20,0:04:22.31,Default,,0000,0000,0000,,同理，日常物体中会\N包含比这多得多的小物体。
Dialogue: 0,0:04:22.31,0:04:25.92,Default,,0000,0000,0000,,在现实世界里，一个物体会变热的概率
Dialogue: 0,0:04:25.92,0:04:28.01,Default,,0000,0000,0000,,是一个异常小的数字，
Dialogue: 0,0:04:28.01,0:04:29.91,Default,,0000,0000,0000,,小到根本不会发生。
Dialogue: 0,0:04:30.27,0:04:31.44,Default,,0000,0000,0000,,冰块融化，
Dialogue: 0,0:04:31.44,0:04:32.86,Default,,0000,0000,0000,,奶油溶解，
Dialogue: 0,0:04:32.86,0:04:34.52,Default,,0000,0000,0000,,轮胎泄气，
Dialogue: 0,0:04:34.52,0:04:39.33,Default,,0000,0000,0000,,都是因为这些状态比\N原有的状态有更加分散的能量。
Dialogue: 0,0:04:39.78,0:04:43.63,Default,,0000,0000,0000,,没有任何神秘的力量\N推着系统去往一个更高的熵值。
Dialogue: 0,0:04:43.63,0:04:48.75,Default,,0000,0000,0000,,只是因为高熵值总是\N在统计上更加可能发生。
Dialogue: 0,0:04:48.75,0:04:52.41,Default,,0000,0000,0000,,这就是为什么熵又被成为时间向导。
Dialogue: 0,0:04:52.41,0:04:56.74,Default,,0000,0000,0000,,如果能量有机会分散，它就会发生。