热力学三大定律_百度百科
热力学三大定律
热力学第一定律是。 热力学第二定律有几种表述方式： 克劳修斯表述为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；开尔文-普朗克表述为不可能从吸取热量，并将这热量完全变为功，而不产生其他影响。以及熵增表述：孤立系统的熵永不减小。 通常表述为绝对零度时，所有纯物质的完美晶体的为零， 或者（T=0）不可达到。[1]
也就是。自从以无以辩驳的精确实验结果证明、、之间的转化满足守恒关系之后，人们就认为能量守恒定律是自然界的一个普遍的基本规律。
一个的内能U增量等于外界向它传递的热量Q与外界对它做功A的和。（如果一个系统与环境孤立，那么它的内能将不会发生变化。）
考虑有粒子交换的情况下
：热力学第一定律的数学表达式也适用于物体对外做功，向外界散热和内能减少的情况，因此在使用：△E=-W+Q时，通常有如下规定：
①外界对系统做，A&0,即W为正值。
②系统对外界做功，A&0,即W为负值。
③系统从外界吸收热量，Q&0，即Q为正值
④系统从外界放出热量，Q&0，即Q为负值
⑤增加，△U&0，即△U为正值
⑥系统内能减少，△U&0，即△U为负值
从三方面理解
1.如果单纯通过做功来改变物体的内能，内能的变化可以用做功的多少来度量，这时系统内能的增加（或减少)量△U就等于外界对物体（或物体对外界）所做功的数值，即△U=A
2.如果单纯通过来改变物体的内能，内能的变化可以用传递热量的多少来度量，这时系统内能的增加（或减少)量△U就等于外界吸收（或对外界放出）热量Q的数值，即△U=Q
3.在做功和热传递同时存在的过程中，系统内能的变化，则要由做功和所传递的热量共同决定。在这种情况下，系统内能的增量△U就等于从外界吸收的热量Q和外界对系统做功A之和。即△U=A+Q
能量守恒定律
能量既不能凭空产生，也不能凭空消失，它只能从一种形式转化为另一种形式，或者从一个物体转移到另一个物体，在转移和转化的过程中，能量的总量不变。
能量的多样性
物体运动具有、具有内能、具有、内部的运动具有等等，可见，在自然界中不同的能量形式与不同的运动形式相对应。
不同形式的能量转化
“摩擦生热”是通过克服摩擦力做功将机械能转化为内能；水壶中的水沸腾时水蒸气对壶盖做功将壶盖顶起，表明内能转化为机械能；电流通过电热丝做功可将电能转化为内能。。。这些实例说明了不同形式的能量之间可以相互转化，且这一转化过程是通过来完成的。
能量守恒的意义
1.能的转化与守恒是分析解决问题的一个极为重要的方法，它比更普遍。例如物体在空中下落受到时，物体的机械能不守恒，但包括内能在内的总能量守恒。
2.能量守恒定律是19世纪自然科学中三大发现之一，也庄重宣告了第一类幻想的彻底破灭。
3.能量守恒定律是认识自然、改造自然的有力武器，这个定律将广泛的自然科学技术领域联系起来。
第一类永动机
是不消耗任何能量却能源源不断地对外的机器。
其不可能存在，因为违背的能量守恒定律
有几种表述方式：
克劳修斯表述　热量可以自发地从温度高的物体传递到较冷的物体，但不可能自发地从温度低的物体传递到温度高的物体；
开尔文-普朗克表述　不可能从单一热源吸取热量，并将这热量完全变为功，而不产生其他影响。
熵表述　随时间进行，一个孤立体系中的熵总是不会增加。[2]
第二定律的两种表述（前2种）看上去似乎没什么关系，然而实际上他们是等效的，即由其中一个，可以推导出另一个。
的每一种表述，揭示了大量分子参与的宏观过程的方向性，使人们认识到自然界中进行的涉及热现象的宏观过程都具有方向性。
一切自然过程总是沿着分子热运动的无序性增大的方向进行。
（不可能制成）
只从吸收热量，使之完全变为有用的功而不引起其他变化的。
∵第二类永动机效率为100%，虽然它不违反能量守恒定律，但大量事实证明，在任何情况下，热机都不可能只有一个热源，热机要不断地把吸取的热量变成有用的功，就不可避免地将一部分热量传给低温物体，因此效率不会达到100%。第二类永动机违反了热力学第二定律。
通常表述为绝对零度时，所有纯物质的完美晶体的熵值为零。 或者绝对零度（T=0K即-273.15℃）不可达到。[3]
R.H.否勒和E.A.古根海姆还提出的另一种表述形式：任何系统都不能通过有限的步骤使自身温度降低到0K，称为0K不能达到原理。
：如果两个热力学系统均与第三个热力学系统处于热平衡，那么它们也必定处于热平衡 。也就是说热平衡是递传的。
热力学第零定律是热力学三大定律的基础，它定义了。
（因为在三大定律之后，人类才发现其重要性，故称为“第零定律”）
热力学基本方程
在热力学定律中：
第零定律给出了温度T的定义；
第一定律给出了的关系；
第二定律给出了；
第三定律告诉人们无法达到。
结合以上定律和公式，可以得出基本方程：
(日）圆山重直．热力学：北京大学出版社，
．热力学第二定律_百度百科[引用日期]
．绝对零度（热力学的最低温度）_百度百科[引用日期]最大熵原理_百度百科
最大熵原理
是一种选择随机变量统计特性最符合客观情况的准则，也称为最大信息原理。随机量的概率分布是很难测定的，一般只能测得其各种均值（如数学期望、方差等）或已知某些限定条件下的值（如峰值、取值个数等），符合测得这些值的分布可有多种、以至无穷多种，通常，其中有一种分布的熵最大。选用这种具有最大熵的分布作为该随机变量的分布，是一种有效的处理方法和准则。这种方法虽有一定的主观性，但可以认为是最符合客观情况的一种选择。在投资时常常讲不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里，这样可以降低风险。在信息处理中，这个原理同样适用。在上，这个原理称为最大熵原理。
最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的，其主要思想是，在只掌握关于未知分布的部分知识时，应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下，符合已知知识的可能不止一个。我们知道，熵定义的实际上是一个的不确定性，熵最大的时候，说明随机变量最不确定，换句话说，也就是随机变量最随机，对其行为做准确预测最困难。
从这个意义上讲，那么最大熵原理的实质就是，在已知部分知识的前提下，关于未知分布最合理的推断就是符合已知知识最不确定或最随机的推断，这是我们可以作出的唯一不偏不倚的选择，任何其它的选择都意味着我们增加了其它的约束和假设，这些约束和假设根据我们掌握的信息无法作出。
可查看《浅谈最大熵原理和统计物理学》
——曾致远(Richard Chih-Yuan Tseng)
研究领域主要为古典信息论，论及理论统计热物理学，临界现象及非平衡等理论研究古典信息论在中之意义及应用。
早期的信息论其中心任务就是从理论上认识一个通信的设备（手段）的通信能力应当如何去计量以及分析该通信能力的规律性。但是信息论研究很快就发现利用信息熵最大再附加上一些约束，就可以得到例如著名的统计学中的高斯分布（即正态分布）。这件事提示我们高斯分布又多了一种论证的方法，也提示了把最大化是认识客观事物的规律性的新角度。
把熵最大（对应我们的复杂程度最大）做为一种原则或者方法应用于各个科技领域的旗手是杰尼斯E.T.Jaynes 。他从1957年就在这个方向做了开创性的工作。他给出了利用最大熵方法定量求解问题的一般技术途径；论证了统计力学中的一些著名的分布函数从最大的角度也可以得到证明。这不仅使信息论知识与统计物理知识实现了连通，也使熵概念和熵原理走出了热力学的领域。
20世纪60年代Burg在的分析中提出了用最大求频谱的技术。用这种方法得到的谱的准确性比过去的方法好，人们把它称为最大熵谱。80年代这个方法在我国也得到了广泛应用。40多年以来，尽管“利用最大熵的方法解决科技问题”在信息论的理论中不是主流，但是利用信息熵最大帮助解决很多科技问题已经形成了独立的一股学术和技术力量，而且是硕果累累了。80年代以来在美国等地每年都召开一次讨论最大熵方法应用的学术会议，并且有一册会议文集出版。这成为他们的重要学术活动形式。
最大熵方法的特点是在研究的问题中，尽量把问题与联系起来，再把信息熵最大做为一个有益的假设（原理），用于所研究的问题中。由于这个方法得到的结果或者公式往往（更）符合实际，它就推动这个知识在前进和曼延。我国学者（后来去了加拿大）吴乃龙、袁素云在本领域有成就，而且也在所著的《最大熵方法》（湖南科学技术出版社1991年出版）一书中向国人就这个方法做了很全面的介绍。
把与信息论中的最大熵方法联系起来，既是自然的逻辑推论也显示最复杂原理并不孤立。这样，最大熵方法过去取得的一切成就都在帮助人们理解的合理性。而的引入也使人们摆脱对神秘的熵概念和熵原理的敬畏。在理解了来源于以后，我们终于明白，神秘的熵原理本质上仅是“高概率的事物容易出现”这个再朴素不过的公理的一个推论。
前段时间，Google 中国研究院的刘骏总监谈到在网络搜索排名中，用到的信息有上百种。更普遍地讲，在中，我们常常知道各种各样的但是又不完全确定的信息，我们需要用一个统一的模型将这些信息综合起来。如何综合得好，是一门很大的学问。
让我们看一个拼音转汉字的简单的例子。假如输入的拼音是&wang-xiao-bo&，利用语言模型，根据有限的上下文(比如前两个词)，我们能给出两个最常见的名字“王小波”和“王晓波”。至于要唯一确定是哪个名字就难了，即使利用较长的上下文也做不到。当然，我们知道如果通篇文章是介绍文学的，作家王小波的可能性就较大；而在讨论两岸关系时，台湾学者王晓波的可能性会较大。在上面的例子中，我们只需要综合两类不同的信息，即主题信息和上下文信息。虽然有不少凑合的办法，比如：分成成千上万种的不同的主题单独处理，或者对每种信息的作用等等，但都不能准确而圆满地解决问题，这样好比以前我们谈到的行星运动模型中的小圆套大圆打补丁的方法。在很多应用中，我们需要综合几十甚至上百种不同的信息，这种小圆套大圆的方法显然行不通。
最漂亮的办法是最大熵(maximum entropy)模型，它相当于行星运动的椭圆模型。“最大熵”这个名词听起来很深奥，但是它的原理很简单，我们每天都在用。说白了，就是要保留全部的不确定性，将风险降到最小。让我们来看一个实际例子。
有一次，我去 AT&T 实验室作关于的报告，我带去了一个色子。我问听众“每个面朝上的概率分别是多少”，所有人都说是等概率，即各点的概率均为1/6。这种猜测当然是对的。我问听众们为什么，得到的回答是一致的：对这个“一无所知”的色子，假定它每一个朝上概率均等是最安全的做法。（你不应该主观假设它象韦小宝的色子一样灌了铅。）从投资的角度看，就是风险最小的做法。从信息论的角度讲，就是保留了最大的不确定性，也就是说让熵达到最大。接着，我又告诉听众，我的这个色子被我特殊处理过，已知四点朝上的概率是三分之一，在这种情况下，每个面朝上的概率是多少？这次，大部分人认为除去四点的概率是 1/3，其余的均是 2/15，也就是说已知的条件（四点概率为 1/3）必须满足，而对其余各点的概率因为仍然无从知道，因此只好认为它们均等。注意，在猜测这两种不同情况下的时，大家都没有添加任何主观的假设，诸如四点的反面一定是三点等等。（事实上，有的色子四点反面不是三点而是一点。）这种基于直觉的猜测之所以准确，是因为它恰好符合了最大熵原理。
最大熵原理指出，当我们需要对一个随机事件的进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。（不做主观假设这点很重要。）在这种情况下，最均匀，预测的风险最小。因为这时概率分布的最大，所以人们称这种模型叫“”。我们常说，不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里，其实就是最大熵原理的一个朴素的说法，因为当我们遇到不确定性时，就要保留各种可能性。
回到我们刚才谈到的拼音转汉字的例子，我们已知两种信息，第一，根据语言模型，wang-xiao-bo 可以被转换成王晓波和王小波；第二，根据主题，王小波是作家，《黄金时代》的作者等等，而王晓波是台湾研究两岸关系的学者。因此，我们就可以建立一个，同时满足这两种信息。匈牙利著名数学家、信息论最高奖香农奖得主希萨（Csiszar）证明，对任何一组不自相矛盾的信息，这个不仅存在，而且是唯一的。而且它们都有同一个非常简单的形式 --。
这是一个约束极值问题，通过Lagrange乘数法可以求得其，从熵作为系统不确定性的度量的角度来看，等可能系统的不确定性是最大的，这一结果与我们的直观是一致的。更进一步，许多问题都附带一些实际的限制，也可以理解为在解决问题之前，我们可以获得一些已知信息。由此，(1)可以深化为
为各阶统计矩,，表示实际观测到的各阶统计矩的期望值。这里由于为一正常数，为简便记，取。同(1),仍然可以利用Lagrange乘数法来求解。做Lagrange函数:
解出最优解。但当较大时，往往计算困难。姜昱汐提出了一个解决此问题的方法[5]。利用对偶规划理论，可得问题(2)的求解相当于求解:
其中，(3)是(2)的对偶规划，优势在于(3)是一个变量个数较(2)少的无约束规划，可以直接利用软件求解。
对于连续系统，记为一连续随机变量，为。此系统的熵定义为[6]。在一些条件的约束下，使得系统熵最大的问题一般有下面形式：
其中为一些约束，右端为观测值。这是一个有
个约束的极值问题。关于这一问题有如下。
定理2.1[7]若在条件约束下目标泛
使得满足，所给出的组
由此可解出目标。
例3.1为一随机变量, ,利用最大熵原理来估计 。
解:系统的熵值
约束条件为
构造Lagrange函数
求解6元(将作为变量)
没有约束条件时的最大熵分布为
此时的熵为。由于约束条件提供了更多的信息,减小了系统的不确定性。
解:由2.1,作其为
将这一结果回代入两个约束条件当中,可解得使目标达到极值的
这是正态分布的。
得泛函 取极值的概率密度 应满足
对应此式的辅助泛函
可回代上式入约束条件解出。
连续熵的极大问题比较复杂,多种多样整形约束、微分约束、等周约束等等。可能有些问题还会附加一些,上面的例子只是一些基本算例。对于复杂问题,在允许范围内进行也是解决问题的一个途径。
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熵这个概念是从哪个定律派生来的
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熵是一个描述系统状态的函数熵的概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出，是一种测量在动力学方面不能做功的能量总数。熵亦被用于计算一个系统中的失序现象，但是经常用熵的参考值和变化量进行分析比较。化学及热力学中所指的熵
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熵这个概念是从热力学第二定律派生来的熵的概念最早起源于物理学,用于度量一个热力学系统的无序程度.热力学第二定律,又称“熵增定律”,表明了在自然过程中,一个孤立系统的总混乱度（即“熵”）不会减小.