麥克斯韋妖（Maxwell's demon），是在物理學(xué)中假想的妖，能探測(cè)并控制單個(gè)分子的運(yùn)動(dòng)，于1871年由英國(guó)物理學(xué)家詹姆斯·麥克斯韋為了說(shuō)明違反熱力學(xué)第二定律的可能性而設(shè)想的。

簡(jiǎn)介

麥克斯韋妖（Maxwell's demon），是在物理學(xué)中假想的妖，能探測(cè)并控制單個(gè)分子的運(yùn)動(dòng)，于1871年由英國(guó)物理學(xué)家詹姆斯·麥克斯韋為了說(shuō)明違反熱力學(xué)第二定律的可能性而設(shè)想的。

當(dāng)時(shí)麥克斯韋意識(shí)到自然界存在著與熵增加相拮抗的能量控制機(jī)制。但他無(wú)法清晰地說(shuō)明這種機(jī)制。他只能詼諧地假定一種“妖”，能夠按照某種秩序和規(guī)則把作隨機(jī)熱運(yùn)動(dòng)的微粒分配到一定的相格里。麥克斯韋妖是耗散結(jié)構(gòu)的一個(gè)雛形。

可以簡(jiǎn)單的這樣描述，一個(gè)絕熱容器被分成相等的兩格，中間是由“妖”控制的一扇小“門”，容器中的空氣分子作無(wú)規(guī)則熱運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)向門上撞擊，“門”可以選擇性的將速度較快的分子放入一格，而較慢的分子放入另一格，這樣，其中的一格就會(huì)比另外一格溫度高，可以利用此溫差，驅(qū)動(dòng)熱機(jī)做功。這是第二類永動(dòng)機(jī)的一個(gè)范例。

在1981年，Bennett的論文表明，麥克斯韋妖控制“門”使分子從一格進(jìn)入另一格中的耗散過(guò)程，并不是發(fā)生在衡量過(guò)程中，而是發(fā)生在妖的對(duì)上個(gè)分子判斷“記憶”的去除過(guò)程，且這個(gè)過(guò)程是邏輯不可逆的。

第二類永動(dòng)機(jī)

在熱力學(xué)第一定律問(wèn)世后，人們認(rèn)識(shí)到能量是不能被憑空制造出來(lái)的，于是有人提出，設(shè)計(jì)一類裝置，從海洋、大氣乃至宇宙中吸取熱能，并將這些熱能作為驅(qū)動(dòng)永動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)和功輸出的源頭，這就是第二類永動(dòng)機(jī)。

歷史上首個(gè)成型的第二類永動(dòng)機(jī)裝置是1881年美國(guó)人約翰·嘎姆吉為美國(guó)海軍設(shè)計(jì)的零發(fā)動(dòng)機(jī)，這一裝置利用海水的熱量將液氨汽化，推動(dòng)機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)。但是這一裝置無(wú)法持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，因?yàn)槠蟮囊喊痹跊](méi)有低溫?zé)嵩创嬖诘臈l件下無(wú)法重新液化，因而不能完成循環(huán)。

19世紀(jì)20年代法國(guó)工程師尼古拉·卡諾設(shè)計(jì)了一種工作于兩個(gè)熱源之間的理想熱機(jī)——卡諾熱機(jī)，即經(jīng)典的“卡諾循環(huán)”。卡諾熱機(jī)從理論上證明了熱機(jī)的工作效率與兩個(gè)熱源的溫差相關(guān)。德國(guó)人魯?shù)婪颉た藙谛匏购陀?guó)人開(kāi)爾文在研究了卡諾循環(huán)和熱力學(xué)第一定律后，提出了熱力學(xué)第二定律。這一定律指出：不可能從單一熱源吸取熱量，使之完全變?yōu)橛杏霉Χ划a(chǎn)生其他影響。熱力學(xué)第二定律的提出宣判了第二類永動(dòng)機(jī)的死刑，而這一定律的表述方式之一就是：第二類永動(dòng)機(jī)不可能實(shí)現(xiàn)。

熵(信息論)

在信息論中，熵（英語(yǔ)：entropy）是接收的每條消息中包含的信息的平均量，又被稱為信息熵、信源熵、平均自信息量。這里，“消息”代表來(lái)自分布或數(shù)據(jù)流中的事件、樣本或特征。（熵最好理解為不確定性的量度而不是確定性的量度，因?yàn)樵诫S機(jī)的信源的熵越大。）來(lái)自信源的另一個(gè)特征是樣本的概率分布。這里的想法是，比較不可能發(fā)生的事情，當(dāng)它發(fā)生了，會(huì)提供更多的信息。由于一些其他的原因，把信息（熵）定義為概率分布的對(duì)數(shù)的相反數(shù)是有道理的。事件的概率分布和每個(gè)事件的信息量構(gòu)成了一個(gè)隨機(jī)變量，這個(gè)隨機(jī)變量的均值（即期望）就是這個(gè)分布產(chǎn)生的信息量的平均值（即熵）。熵的單位通常為比特，但也用Sh、nat、Hart計(jì)量，取決于定義用到對(duì)數(shù)的底。

采用概率分布的對(duì)數(shù)作為信息的量度的原因是其可加性。例如，投擲一次硬幣提供了1Sh的信息，而擲m次就為m位。更一般地，你需要用log2(n)位來(lái)表示一個(gè)可以取n個(gè)值的變量。

在1948年，克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)將熱力學(xué)的熵，引入到信息論，因此它又被稱為香農(nóng)熵。

參考條目

熵(信息論)

拉普拉斯妖