前 言
熵增原理简史，从熵的概念、熵的研究史、熵增原理、宇宙熵增和广义熵增原理五方面阐述。特别是后两块内容，对熵的认识有理论的突破性。
熵的概念
熵(S)是指一个系统内在的混乱程度，简称混乱度。一个系统的熵越大，其混乱度就越大。
熵的研究史
熵最初由德国物理学家克劳修斯提出，用于描述一个系统的状态量。热力学熵是宏观量，是构成系统的大量微观粒子集体表现出来的性质，是这个系统的状态参数，其变化量只与始末状态有关，与过程无关。
历史上熵从三个角度阐述。第一，宏观熵，即克劳修斯熵，用以说明一个系统混乱度与热量的关系。著名的克劳休斯不等式ds≥δQ/T，表示一个系统熵的变化大于等于热传导过程中热量的变化除以温度的商值，但这仅仅是数值上的关系。
第二，微观熵，即玻尔兹曼熵，是用微观世界统计物理学对系统熵的解释。玻尔兹曼指出：系统的宏观物理性质，是微观状态的统计平均值，一个系统的熵和微观状态数目满足的关系为S=Kв㏑Ω，这个式子被人们称作“玻尔兹曼公式”，式中KB是玻尔兹曼常数，Ω为系统宏观状态中所包含的微观状态总数。由此可以看作一个系统的混乱程度，是由这个系统微观的平均统计数来衡量，其微观状态分布越均匀，宏观就越混乱，即熵越大。
第三，信息熵，即香农熵。香农熵是事件状态不确定程度的度量，一个事件的不确定性越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大，即香农熵也就越大。对一个系统来说，其系统越混乱，香农熵就越高；否则系统越是有序，香农熵就越低。所以香农熵也可以说是系统无序化程度的一个度量。
对一个给定的事件，如果已知的信息量增大则意味着事态的可能性减少。举个例子加以说明：某一天要下雨，若告诉你是在2021年内，则有365种可能；若告诉你是在2021年指定的某一个周内，则有7种可能。所以已知的信息量越大，其事件的可能性越小，即已知的信息熵增大则其事态的混乱度减少。
一个系统的总信息熵包括已知的信息熵和未知的信息熵。总信息熵越大，则系统越混乱；知道的信息熵越大，系统的可能性越少。
熵增原理
熵增原理，是指孤立热力学系统的熵不减少，即其熵总是增大或者不变，用一个式子表示为 S ≥ 0。意思是一个孤立的热力学系统，如果是可逆过程，则其熵不变；如果是不可逆过程，则其熵增加。当然如果这个热力学系统不是孤立的，那么它的熵也可能减少，但是此熵的减少一定以外部环境熵的增加为代价。熵增原理是一个孤立系统必须遵守的客观规律，这也是热力学第二定律内在的本质体现。
宇宙熵增原理
一、热力学第二定律
热力学第二定律有几种表达方式，但它们都揭示了大量微观粒子参与的宏观过程，是具有特定的方向性。这让人们认识到，自然界中涉及热现象的宏观过程都具有方向性。其中最本质的表述是熵增原理，即一个孤立热力学系统的熵不减少，用一个式子表示为 S ≥ 0。为什么会这样呢？今天我给大家说一说自己的一点想法：热力学第二定律常见的表达方式有三种。
第一种，开尔文-普朗克式：不可能从单一热源吸取热量，并将这热量完全转变为功，而不产生其他影响。从此可见功可以完全转化成热量，但热量是不可能自发地完全变成功。因为做功是大量分子的有规则运动，而热运动则是大量分子的无规则运动；无规则运动变成有规则运动的几率非常小，而有规则运动变成无规则运动的几率却很大。所以一个不受外界影响的孤立系统，其内部自发的变化过程总是由几率小的状态向几率大的状态进行着。故一个孤立系统内部，其功可以完全转化成热，但热不能全部转化成功。
第二种，克劳修斯式：热量可以自发地从温度高的物体传递到温度低的物体，但不可能自发地从温度低的物体传递到温度高的物体。我们知道温度是系统微观粒子热运动平均统计值的宏观体现，高温物体的微观粒子热运动剧烈，这样高温物体与低温物体接触后，它就把能量传递给低温物体，使自己微观粒子的热运动变得越来越弱，同时使低温物体的微观粒子的热运动变得越来越剧烈，最后直至二者微观粒子热运动的剧烈程度趋于一致性，即二者处于同一温度的热平衡状态。
第三种，熵增原理式：随着时间进行，一个孤立体系中的熵不会减小。前面说，宏观熵是微观粒子体现出来的平均统计现象。从分子运动论的观点看，微观粒子的运动遵循物理统计规律，其运动具有不确定性、永恒性和无规则性等性质。在一个孤立系统内，每个粒子到达的地方趋于等几率性，粒子之间的性能趋于同一性，系统每个地方的状态趋于等同性，这样系统才更趋于混乱，系统的宏观熵才更大。
热力学第二定律的三种表达，抽去它们表达的具体内容后，都共同体现了一个原理：熵增原理，即一个孤立系统的发展过程具有特定的方向性。这个特定的方向体现为，在一个孤立系统内，一方面每一个物质都希望自己有尽可能的活动自由；另一方面每一个物质都希望别的物质和它具有相同的性能；第三，系统的每一个地方都希望别的地方能和它具有共同性。简而言之：熵增原理就是一个孤立系统朝着均一同化性方向发展，使其更混乱。能子源版权，违之必究。
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