Энтропияның түрлері

Жұмыс түрі: Реферат
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 5 бет
Таңдаулыға:

Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі

Шәкәрім университеті

Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар факультеті

Автоматика және есептеу техникасы кафедрасы

СӨЖ

Тақырыбы: Энтропияның түрлері

Орындаған: Әбдікәрім Ә

Топ: АУ-601

Тексерген: Секербаева А. Б.

Семей 2018

Жоспар:

Кіріспе

Термодинамикадағы энтропия
Экономикадағы энтропия
Информатикадағы энтропия
Әлеуметтанудағы энтропия
Энтропияға мысалдар

Қорытынды

Пайдаланылған әдебиеттер

Кіріспе

Энтропия деген не? Бұл сөз адам өміріндегі барлық процестерді (физикалық және химиялық процестерді, сондай-ақ әлеуметтік құбылыстарды) сипаттау және түсіндіру үшін қолданылуы мүмкін. Бірақ бұл терминдің мағынасын бәрі түсінбейді, және әрине, бұл сөздің мағынасын түсіндіре алмайды. Теорияны түсіну қиын, бірақ оған қарапайым және түсінікті өмір мысалдарын қоссаңыз, онда бұл көп қырлы терминнің анықтамасын түсіну жеңіл болады.

Энтропияны жүйенің жай-күйінің анықтамасы ретінде жылудың басқа энергия формаларына айналу қабілетін сипаттау үшін 1865 жылы неміс физигі Рудольф Клаузиус енгізген. Термодинамикадағы бұл тұжырымдаманың көмегімен термодинамикалық жүйелердің жай-күйі сипатталады. Бұл шаманың өсуі жүйеге жылу ағынымен және бұл ағынның пайда болатын температурасымен байланысты.

Бұл термин ұзақ уақыт бойы тек қана жылу механикасы теориясында (термодинамика) қолданылып келді. Уақыт өте келе, бұл анықтама басқа облыстар мен теорияларға ауысты. «Энтропия» терминінің бірнеше анықтамасы бар. Википедияда бұл термин қолданылған бірнеше сала үшін қысқаша анықтама берілген: «энтропия - ежелгі грек тілінен Ἐντροπία «бұрылыс», «айналу, өзгеру» жаратылыстану және нақты ғылымдарда жиі қолданылатын термин болып табылады. Статистикалық физикада ол макроскопиялық күйдің жүзеге асу ықтималдығын сипаттайды. Физикадан басқа бұл термин математикада кеңінен қолданылады: ақпараттық теория және математикалық статистика».

Бұл термин термодинамикада, экономикада, ақпараттық теорияда, тіпті әлеуметтануда қолданылады. Ол осы салаларда нені анықтайтыны туралы айтылатын болады.

1. Термодинамикадағы энтропия

Тепе-теңдік туралы термодинамиканың негізгі постулаттары: кез-келген оқшауланған термодинамикалық жүйе уақыт ішінде тепе-теңдік күйіне келеді және одан өздігінен шыға алмайды. Яғни, әрбір жүйе оған тепе-теңдік күйіне ұмтылады. Және қарапайым сөзбен айтқанда, бұл жағдай ретсіздікпен сипатталады.

Энтропия - бұл ретсіздік өлшемі. Ретсіздікті қалай анықтауға болады? Мұның бір жолы - әрбір күйге осы күйдің іске асырылуы мүмкін нұсқалардың санын көрсету. Және мұндай іске асыру жолдары неғұрлым көп болса, соғұрлым энтропияның мәні үлкен. Зат (оның құрылымы) неғұрлым ұйымдастырылған болса, соғұрлым оның белгісіздігі төмен болады.

Энтропияның абсолюттік мәні (S абс. ) берілген температурада жылу беру кезінде заттың немесе жүйенің энергиясының өзгеруіне тең. Оның математикалық шамасы жылу беру (Q) мәнінен айқындалады, онда процесс жүретін абсолюттік температура (T) бөлінеді: S абс. = Q / T. Бұл дегеніміз, үлкен жылу берілетін кезде S абс. өседі. Мұндай әсер төмен температураларда жылу беру кезінде пайда болады.

2. Экономикадағы энтропия

Экономикада энтропия коэффициенті түсінігі қолданылады. Осы коэффициенттің көмегімен нарықтың концентрациясының өзгеруі және оның деңгейі зерттеледі. Коэффициенттің мәні неғұрлым жоғары болса, экономикалық белгісіздік соғұрлым жоғары болады, демек монополия пайда болу ықтималдығы төмендейді. Коэффициент ықтимал монополистік қызметтің нәтижесінде немесе нарықтың шоғырлануы өзгерген кезде фирма алған пайданы жанама бағалауға көмектеседі.

3. Информатикадағы энтропия

Ақпараттық энтропия (белгісіздік) - белгілі бір жүйенің болжамсыздығы немесе белгісіздігі. Бұл мән эксперимент немесе оқиғаның кездейсоқтық дәрежесін анықтауға көмектеседі. Жүйе болуы мүмкін күйлердің саны неғұрлым көп болса, белгісіздік мәні соғұрлым көп болады. Жүйені ұйымдастырудың барлық процестері ақпараттың пайда болуына және ақпараттық белгісіздікті төмендетуге алып келеді.

Ақпараттық болжамсыздық көмегімен ақпараттың (кодталған таңбалар жүйесінде) сенімді берілуін қамтамасыз ететін өткізу жолағын анықтау мүмкін болады. Сондай-ақ, тәжірибе немесе оқиғалардың барысын болжауды ішінара болжау, оларды компоненттерге бөліп, әрқайсысы үшін белгісіздіктің мәнін есептеу. Статистикалық физиканың бұл әдісі оқиға ықтималдығын анықтауға көмектеседі. Онымен кодталған мәтінді символдың пайда болу ықтималдығын және олардың энтропия көрсеткішін талдау арқылы шешуге болады.

Тілдің абсолютті энтропиясы деген түсінік бар. Бұл мән осы тілдің бірлігінде берілуі мүмкін ақпараттың максималды көлемін білдіреді. Бұл жағдайда бірлік ретінде тілдің алфавитінің символы (бит) қабылданады.

4. Әлеуметтанудағы энтропия

Бұл жерде энтропия (ақпараттық белгісіздік) - қоғамның (жүйенің) ауытқуының немесе қабылданған (эталондық) мемлекеттің байланыстарының сипаттамасы, бұл жүйенің дамуы мен жұмыс істеу тиімділігінің, өзін-өзі ұйымдастырудың нашарлауының төмендеуімен көрінеді. Қарапайым мысал: компания қызметкерлеріне өте көп жұмыс жүктеледі (көптеген есеп берумен айналысу), сол себепті, тіпті, өздерінің негізгі қызметін (тексеріс жасау) жасап үлгермейді. Бұл мысалда жұмыс ресурстарын басқарудың дұрыс пайдаланылмауы ақпараттық белгісіздік болып табылады.

5. Энтропияға мысалдар

Іске асырудың жолдары неғұрлым көп болса, соғұрлым ақпараттың белгісіздігі көп болады.

1-мысал. T9 бағдарламасы. Егер сөзде қателік аз болса, бағдарлама сөзді оңай таниды және оны ауыстыруды ұсынады. Қателер неғұрлым көбірек болса, бағдарламаға енгізілген сөз туралы ақпарат соғұрлым аз болады. Нәтижесінде, ретсіздіктің өсуі ақпараттың белгісіздігінің артуына және керісінше, ақпараттың белгісіздігі неғұрлым аз болуына әкеледі.

2-мысал. Ойын тасы. 12 немесе 2 комбинациясын тек бір жолмен ғана тастауға болады: 1 қосу 1 немесе 6 қосу 6. Ал жолдардың ең көп саны - 7 (6 мүмкін комбинациясы бар) . Бұл жағдайда жеті санының іске асу болжамсыздығы ең үлкен болып табылады.

Жалпы мағынада, энтропия (S) энергияны бөлу өлшемі ретінде түсінуге болады. S-тің төмен мәнінде, энергия концентрацияланған, ал жоғары мәнінде - хаотикалық түрде бөлінеді.

Мысал. H2O (бәрімізге белгілі су) сұйық агрегат күйінде қаттыға (мұз) қарағанда үлкен энтропияға ие болады. Өйткені кристалды қатты денеде әрбір атом кристалдық торда (ретті) белгілі бір орынға ие болғандықтан және сұйық күйде атомдарда қозғалмайтын күйде (ретсіздік) жоқ болғандықтан. Яғни атомдардың қатаң реттелуі бар дене энтропияның төмен мәні болады (S) . Қоспасыз ақ алмас басқа кристалдармен салыстырғанда ең төмен S мәнге ие.

Ақпарат пен белгісіздік арасындағы байланыс.

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.