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00:00:06.785 --> 00:00:10.383
在化学和物理领域里
有一个非常重要的概念。

00:00:10.383 --> 00:00:15.233
这个概念可以解释为什么物理过程
会这样发生，而不是另一种结果：

00:00:15.233 --> 00:00:16.739
为什么冰会融化，

00:00:16.739 --> 00:00:19.059
为什么奶油会在咖啡中扩散，

00:00:19.059 --> 00:00:22.369
为什么空气会从穿孔的轮胎中泄露。

00:00:22.369 --> 00:00:27.039
这个概念就是熵，这是一个
让人很难理解的概念。

00:00:27.919 --> 00:00:31.739
熵通常被描述为不规则运动的量度。

00:00:31.739 --> 00:00:35.619
这是一个很方便让人理解的解释，
但却很容易产生误解。

00:00:35.619 --> 00:00:38.511
比如说，以下哪种情形
更加的无规则呢？

00:00:38.511 --> 00:00:43.269
是一杯碎冰块，还是一杯室温的水？

00:00:43.269 --> 00:00:45.193
大多数人会说冰块会更无规则，

00:00:45.193 --> 00:00:48.729
但是实际上冰块比水有更低的熵值。

00:00:49.089 --> 00:00:52.848
这儿有另一种理解熵的方法，
那就是通过概率。

00:00:52.848 --> 00:00:57.290
这个方法或许更难理解，
但一旦消化这个概念，

00:00:57.290 --> 00:01:01.260
你就会对熵有一个更深刻的理解。

00:01:01.260 --> 00:01:03.661
想象两个小块的固体，

00:01:03.661 --> 00:01:07.541
这两个固体都有六个化学键。

00:01:07.541 --> 00:01:12.481
在这个模型中，
固体的能量都存在化学键中。

00:01:12.481 --> 00:01:15.192
这些化学键可以被理解为
一个简单的容器，

00:01:15.192 --> 00:01:19.870
可以用来储存不可分割的
最小单位的能量，量子。

00:01:19.870 --> 00:01:24.071
一个固体的能量越高，温度就也越高。

00:01:24.601 --> 00:01:29.042
能量在这两个固体中分布的方式

00:01:29.042 --> 00:01:30.492
有无数种，

00:01:30.492 --> 00:01:34.302
并且这些分布方式都保证
两个固体加起来所拥有的总能量相等。

00:01:34.302 --> 00:01:38.502
每个分布方式都称作一种微态。

00:01:38.502 --> 00:01:43.341
比如说分布六个量子的能量在固体A中，
两个量子的能量在固体B中，

00:01:43.341 --> 00:01:47.162
这就有9702种微态。

00:01:47.832 --> 00:01:52.861
当然，这八个量子在两个固体中
还有其他的分布方式。

00:01:52.861 --> 00:01:57.653
比如说，所有的量子可以全都
分布在固体A中，而B中没有量子，

00:01:57.653 --> 00:02:00.602
还可以A，B固体各分一半量子。

00:02:00.602 --> 00:02:04.154
如果我们假设每种微态
发生的概率相等，

00:02:04.154 --> 00:02:06.794
我们可以发现有些能量分布

00:02:06.794 --> 00:02:10.313
发生的概率会高于其他。

00:02:10.313 --> 00:02:14.074
这是因为这样的能量分布
包含更多数量的微态。

00:02:14.074 --> 00:02:19.353
熵是每种能量分布状态的概率衡量。

00:02:20.143 --> 00:02:23.193
我们所观察到的是，

00:02:23.193 --> 00:02:26.773
能量在固体间最分散，

00:02:26.773 --> 00:02:28.824
熵值就最高。

00:02:28.824 --> 00:02:30.344
所以总体而言，

00:02:30.344 --> 00:02:34.763
熵可以被想成
能量分散的一种衡量指标。

00:02:34.763 --> 00:02:37.893
低的熵值表明能量是集中的。

00:02:37.893 --> 00:02:41.623
高的熵值则代表能量是分散的。

00:02:41.623 --> 00:02:45.765
为了理解为什么熵的概念
可以解释自然发生的过程，

00:02:45.765 --> 00:02:48.075
比如说热的物体会冷却，

00:02:48.075 --> 00:02:52.264
我们需要理解能量流动的动态系统。

00:02:52.264 --> 00:02:54.785
实际上，能量不会静止不动。

00:02:54.785 --> 00:02:58.065
而是会不停地在相邻的化学键中移动。

00:02:58.655 --> 00:03:00.206
随着能量的移动，

00:03:00.206 --> 00:03:02.785
能量的分布也会随之改变。

00:03:02.785 --> 00:03:05.085
由于微态的分布，

00:03:05.085 --> 00:03:09.836
能量极大程度分散的

00:03:09.836 --> 00:03:13.155
分布概率有21% ，

00:03:13.485 --> 00:03:17.247
13%的概率能量分布
会回到最初的状态，

00:03:17.247 --> 00:03:21.917
固体A能量增加的概率是8%。

00:03:22.707 --> 00:03:26.935
别忘了，我们看到这种现象
是因为分散能量的分布方式更多，

00:03:26.935 --> 00:03:30.026
所以我们更有可能观察到高熵值，
而不是能量集中的低熵值状态，

00:03:30.026 --> 00:03:32.478
能量更倾向于分散。

00:03:32.478 --> 00:03:35.509
这就是为什么如果你把一个
热的物体放在一个冷的物体旁，

00:03:35.509 --> 00:03:39.660
冷的物体会变热，而热的物体会冷却。

00:03:40.190 --> 00:03:41.867
但即使是在刚刚的例子里，

00:03:41.867 --> 00:03:47.006
还是有8%的概率热的物体会变得更热，

00:03:47.006 --> 00:03:50.487
那为什么这种事情从来都
没有在现实生活中发生过呢？

00:03:51.317 --> 00:03:54.017
这是因为系统的尺寸。

00:03:54.017 --> 00:03:58.057
我们假设的两个固体
每个只有六个化学键。

00:03:58.057 --> 00:04:03.758
如果我们假设每个固体有6000化学键，
需要分配的总能量为8000量子，

00:04:03.758 --> 00:04:07.527
我们再次将四分之三的能量分配给A，

00:04:07.527 --> 00:04:10.057
四分之一的能量分配给B。

00:04:10.057 --> 00:04:14.337
现在我们可以发现，A物体
能够自发获得更多能量的概率

00:04:14.337 --> 00:04:17.197
是这样一个微小的数字。

00:04:17.197 --> 00:04:22.308
同理，日常物体中会
包含比这多得多的小物体。

00:04:22.308 --> 00:04:25.920
在现实世界里，一个物体会变热的概率

00:04:25.920 --> 00:04:28.011
是一个异常小的数字，

00:04:28.011 --> 00:04:29.909
小到根本不会发生。

00:04:30.269 --> 00:04:31.438
冰块融化，

00:04:31.438 --> 00:04:32.858
奶油溶解，

00:04:32.858 --> 00:04:34.516
轮胎泄气，

00:04:34.516 --> 00:04:39.332
都是因为这些状态比
原有的状态有更加分散的能量。

00:04:39.782 --> 00:04:43.630
没有任何神秘的力量
推着系统去往一个更高的熵值。

00:04:43.630 --> 00:04:48.748
只是因为高熵值总是
在统计上更加可能发生。

00:04:48.748 --> 00:04:52.410
这就是为什么熵又被成为时间向导。

00:04:52.410 --> 00:04:56.739
如果能量有机会分散，它就会发生。