Я понимаю, что приращение/максимизация Энтропии (вселенной) «Сопровождается» всеми «Природными» явлениями, которые мы видим. На многие вопросы, которые я и другие задавали на Stack Exchange, о том, почему происходит определенное явление, в ответах много (большинство) раз говорилось: «Это происходит, чтобы увеличить или максимизировать энтропию» или «Это происходит потому что в конечном условии экстропия будет максимальной». Я привел несколько примеров таких вопросов и ответов на них в конце этого поста.
Мой вопрос: может ли максимизация энтропии быть причиной каких-либо явлений? Позвольте мне объяснить мой вопрос более подробно.
Когда я иду по дороге в солнечный день, моя тень «сопровождает» меня. Так происходит все время. Статистически всегда верно! Но мы никогда не можем сказать, что движение моей тени является «Причиной» моего движения. Точно так же статистически наблюдается, что приращение или максимизация энтропии Вселенной всегда «сопровождается» всеми природными явлениями, но может ли это быть причиной возникновения каких-либо природных явлений?
Атомы и молекулы системы каким-то образом коллективно «знают» (или запрограммированы), что они вместе должны максимизировать энтропию? Сомневаюсь!
Насколько я понимаю, атомы и молекулы системы просто взаимодействуют друг с другом с некоторыми силами и проявляют некоторое коллективное поведение. Единственное, что они испытывают, это некую «силу взаимодействия». Если считать это понимание правильным, то только силы взаимодействия могут быть «причиной» любых природных явлений.
Другой аргумент заключается в том, что максимизация энтропии — это условие, которое еще должно наступить в будущем в системе, и если мы примем ее за причину, то снова возникнут еще две проблемы:
Как следствие может предшествовать причине?
В таком направлении мысли предполагается, что атомы и молекулы уже знают или каким-то образом запрограммированы на достижение определенного будущего. Как это возможно?
Таким образом, при объяснении любых явлений природы, я думаю, мы не можем просто сказать, что, поскольку энтропия будет максимизироваться в определенном направлении, значит, и система будет двигаться в этом направлении! Должна быть какая-то еще более глубокая или фундаментальная «Причина», чем «Максимизация энтропии», чтобы эта система вел себя определенным образом.
Ниже приведены некоторые сообщения, в которых подчеркивается, что «максимизация энтропии» является «причиной» определенных явлений.
Почему тела стремятся к тепловому равновесию?
И примеров может быть еще много.
Вы правы в том, что «максимизация энтропии» не является причиной чего бы то ни было; энтропия — эмерджентное явление, означающее, что она является результатом поведения лежащей в основе системы, в данном случае некоторого коллектива. Сила понятия «энтропия» в том, что оно не зависит от лежащего в его основе «субстрата» — все коллективы идут по пути к более высокой энтропии независимо от своих конкретных составляющих. Идея рассматривать коллективы, по сути, со статистической точки зрения настолько мощна, потому что существует лишь минимальный набор предположений о поведении и взаимодействии составляющих коллектив (если я не ошибаюсь, случайное взаимодействие — единственное). Таким образом, понятие «энтропия» оказывается вполне универсальным понятием,буквальном смысле слова. (В этом, возможно, оно напоминает другое абстрактное понятие — эволюцию в более широком смысле.)
Итак, если она никогда не является причиной чего-либо, а, наоборот, всегда является следствием , то почему мы иногда используем энтропию для объяснения поведения? Потому что найденные нами правила поведения коллективов можно использовать для прогнозирования их поведения без необходимости вникать во все мельчайшие детали. Если мы хотим предсказать возможное распределение температуры в системе или конечное состояние двух газов после удаления мембраны, мы можем просто сказать: «состояние будет X, потому что это максимальная энтропия», не моделируя траекторию движения газа. молекулы.
Эта ментальная «инверсия» является обычным способом мышления в классической физике. Мы можем предсказать, что мяч, катящийся по неровной поверхности, остановится в локальном углублении, месте минимальной высоты. Разве это не очевидно? Это минимизирует его потенциальную энергию! Но, разумеется, мяч ничего не знает о потенциальной энергии или топологии поверхности за пределами той точки, в которой он сейчас находится. Оба являются абстрактными понятиями, которые мы используем, чтобы упростить нашу ментальную модель мира. Если нам позволить остаться в рамках ньютоновской физики, то мяч на самом деле «заботится» только о векторе гравитации и наклоне поверхности в каждой точке времени и пространства и некотором трении, а его скорость изменяется в соответствии с результирующими силами.
Несмотря на то, что мяч на самом деле очень тупой, мы можем сказать, что «он хочет быть в точке с наименьшей потенциальной энергией», даже если это результат основной физики, а не причина.
Точно так же мы говорим, что «система движется к термодинамическому равновесию», даже если это результат основной физики, а не причина. Просто это всегда так и не может быть иначе, потому что понятие выражает фундаментальное понимание поведения коллективов. 1
По этой теме я могу порекомендовать следующую книгу П. В. Аткинса «Второй закон» (1984).
Эта книга написана для того, чтобы быть доступной для широкой аудитории.
Позвольте мне сначала описать конкретную демонстрацию, которая есть в этой книге.
Возьмем сетку ячеек, 5 на 10 достаточно большая. Поместите цветной маркер в ячейки квадрата 5 на 5 на одном конце сетки и маркер другого цвета на 25 ячеек на другом конце сетки. Назовем цвета «красный» и «белый».
Вы запускаете процесс случайного обмена двумя соседними маркерами. В начале это будет в основном обмениваться маркерами одного цвета. Со временем маркеры становятся все более и более смешанными.
Способ количественной оценки этой тенденции к смешанному состоянию состоит в подсчете количества состояний. В общем пространстве всех возможных состояний состояний со смешанными маркерами намного больше, чем состояний со значительно разнесенными маркерами.
Я помню, как был свидетелем демонстрации, близкой аналогией которой является приведенный выше абстрактный пример.
В демонстрации участвовали два стакана, поставленные друг на друга отверстиями друг к другу, первоначально их разделял лист тонкого картона.
В нижний стакан было добавлено некоторое количество газообразного диоксида азота. Коричневый цвет газа был хорошо виден. Верхний стакан был наполнен чистым воздухом. Двуокись азота плотнее воздуха.
Когда сепаратор был удален, мы увидели, как коричневый цвет двуокиси азота поднялся наверх. Менее чем через полминуты объединенное пространство приобрело ровный коричневый цвет.
И тогда учитель объяснил значение: в процессе заполнения всего пространства более тяжелые молекулы диоксида азота вытеснили более легкие молекулы. То есть: значительная часть популяции двуокиси азота двигалась против силы тяжести. Это движение против гравитации основано на вероятности.
Статистическая механика предоставляет средства для количественного рассмотрения этого процесса. Вы измеряете, подсчитывая количество состояний. Смешанные штаты намного превосходят по численности отдельные штаты.
Подъем молекул двуокиси азота происходит за счет температуры комбинированных газов. То есть, если убедиться, что в начальном состоянии температура в двух отсеках одинакова, то можно сравнить с ней и конечную температуру. Конечная температура комбинированных корпусов будет немного ниже начальной температуры. То есть некоторая кинетическая энергия была преобразована в гравитационную потенциальную энергию.
Я думаю, что приведенный выше пример считается случаем, когда вероятность выступает в качестве причинного агента .
Другим примером, на мой взгляд, является нарастание осмотического давления, о котором я писал в ответе на вопрос « Подробности о силах, участвующих в осмосе на микроскопическом уровне».
Позднее редактирование:
некоторые дополнительные замечания о том, как достигается равновесие в различных обстоятельствах.
В случае газовой диффузии конечное состояние не совсем однородно. Из-за гравитации есть небольшой уклон. Состояние, к которому развивается система, представляет собой состояние с небольшим градиентом, когда более тяжелые молекулы немного перепредставлены внизу и недопредставлены вверху.
Земная гравитация составляет 1 G ускорения, что дает очень слабое смещение. Величину смещения можно увеличить, увеличив перегрузку. Самый крайний случай — ультрацентрифугирование. Молекулы гексафторида урана газообразны. Ультрацентрифуга создает очень высокую перегрузку. Разница в массе между изотопами урана очень мала, но при экстремальной перегрузке ультрацентрифугирования создается смещение в распределении. Гексафторид урана, откачанный по внутреннему диаметру, несколько обеднен более тяжелым изотопом, гексафторид урана, откачанный по внешнему диаметру, несколько обогащен более тяжелым изотопом. Несколько ультрацентрифуг запускаются последовательно, гексафторид урана направляется от стадии к стадии, пока не будет достигнут желаемый уровень разделения.
В случае взвеси в жидкости:
В крови многие крупные молекулы остаются во взвешенном состоянии. Перегрузки в 1 G недостаточно, чтобы эти молекулы вышли из суспензии. То есть при перегрузке 1G преобладает эффект вероятности. Поэтому биологи используют центрифугу. При достаточно высокой перегрузке крупные молекулы оседают.
Для очень больших объектов, таких как песчинки: перегрузки в 1 G достаточно, чтобы они вышли из подвешенного состояния. С другой стороны, для мелкой пыли 1 Г недостаточно. Пример: черный пигмент черных чернил представляет собой мелкую пыль. Пигмент черных чернил не оседает.
пользователь137289