从“熵理论到熵减”的过程

学习从“熵理论到熵减”，是一个“从科学到哲学”的学习过程。我们学习的是熵减背后的哲学寓意，不是学习物理学上熵的公式和概念。学习时要“写意”，不要“写实”，领悟熵减在万物兴衰中的规律性作用，加深对它哲学思想的理解。
熵减是一种哲学思想，它描述的是宇宙中万物兴衰的大规律。熵减，则万物兴隆；熵增，则万物衰亡。熵减的哲学思想，在宇宙、国家、社会、企业、组织、个人……中都能得到体现。
什么是熵？
“熵”理论源于物理学，用于计算系统的混乱程度，进而可用于度量大至宇宙、自然界、国家社会，小至组织、生命个体的盛衰。这里不从过于宽泛抽象的层面来讲熵，我们紧扣系统的功能是增强还是减弱。生命系统要能输出生命活力，企业系统要能为客户创造价值，国家系统要能够带来发展繁荣富强，每一个系统都要实现功能。
什么是熵增？
热力学第二定律又称熵增定律：一切自发过程总是向着熵增加的方向发展。
自然社会任何时候都是高温自动向低温转移的。在一个封闭系统最终会达到热平衡，没有了温差，再不能作功。这个过程就叫熵增，最后状态就是熵死。熵增加就是混沌度不断地增加，从有秩序变为无秩序，这个标尺在不断增加。比如我们的图书馆一段时间之后，如果没人打理那原来整齐的书籍就会变成混乱无序的状态，这个过程就是熵增。
世界上一切事物发展的自然倾向都是从井然有序走向混乱无序，最终灭亡。
什么又是熵减？
熵增就是功能减弱，熵减指功能增强、

耗散结构
为了对抗这种自然倾向，怎么做到熵的减少呢？普里高津提出了对质熵增的理论——耗散结构。
耗散结构就是一个远离平衡的开放系统，通过不断与外界进行物质和能量交换，在耗散过程中产生负熵流，从原来的无序状态转变为有序状态，这种新的有序结构就是耗散结构。
耗散结构有三个主要特征。
要开放：系统内部和外部建立物质和能量交换，如果是一个孤立的封闭系统，那么熵增是必然的，如果系统能够对外开放，那么熵减就成为可能。
远离平衡态，形成运动张力：没有温差就没有风的流动，没有地势差就没有水的流动，不能远离平衡态，内部就不可能产生张力，也就没有活力流动。这就是耗散结构两个最主要的特征。
非线性：业务环境诸要素的函数关系肯定是非线性的，非线性意味着要洞察技术突破、商业机会爆发等产业周期拐点和宏观经济周期拐点，调整资源配置策略，看准非线性的爆发点和塌陷点去踩油门、踩刹车。
如何用一段话表达四个概念之间的逻辑关系？
我们打个比喻，熵减像是在跟熵增拔河。
熵增是不可避免的大趋势，但我们可以通过各种措施，在拔河过程中获得阶段性的胜利，持续对抗熵增。
对于企业经营来说，“死亡终究会到来，这是历史规律，我们的责任就是不断延长企业的生命”。
企业如何对抗让人头疼的熵增呢？科学家告诉我们，要建立耗散结构：即通过开放（与外部交换能量）、远离平衡态（打破平衡）、非线性（突破式变化）来持续熵减。

从“熵理论到熵减”的过程相关推荐

如何化“熵增”为“熵减”，数据质量管理尤为重要
"熵"是热力学第二定律的核心概念,熵其实就是指的"混乱程度",简单来说熵是衡量我们这个世界中事物混乱程度的一个指标.在一个孤立系统中它的总混乱度(熵)是不会减小 ...
字王·汉字结构·熵·理论
字王·汉字结构·熵·理论 ---汉字结构的数字化大门,量化分析之路,终于开启前几天,blog<字王·百字工程>发布,百字工程正式启动虽然,还只是最初期的数据整理阶段,也涌现了大量的创意 ...
【Python】近似熵，样本熵，模糊熵计算高效版
文章目录前言整体思路 1 近似熵(Approximate Entropy, ApEn) 1.1 理论基础 1.2 python第三方库实现 1.3 基于多线程numpy矩阵运算实现 2 样本熵 ( ...
近似熵、样本熵、模糊熵、排列熵摘抄总结
本文总结摘抄于多个网上链接,用于学习和整理用途 1.模糊熵.样本熵.近似熵都是什么?反映了什么? 2.近似熵理论相关知识与代码实现 3.样本熵理论相关知识与代码实现 4.模糊熵理论相关知识与代码实现 ...
熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy),KL-松散度(KL Divergence),似然（Likelihood）
1.介绍: 我们如何去衡量y,y`的接近程度? 在这里我们介绍一下一种衡量方式交叉熵(Cross-Entropy),然后说明一下为什么这种方式适用于分类问题. 2.熵(Entropy): 熵的概念来自 ...
【Pytorch神经网络理论篇】 21 信息熵与互信息：联合熵+条件熵+交叉熵+相对熵/KL散度/信息散度+JS散度
1 信息熵熵 (Entropy),信息熵:常被用来作为一个系统的信息含量的量化指标,从而可以进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据. 1.1 信息熵的性质单调性,发生概率越高的事件,其 ...
信息安全—密码学信息熵信息理论基础—熵的概念(熵、联合熵、条件熵、平均互信息)
数学基础:概率论乘法法则两个事件相互独立:P(A∩B) = P(A)×P(B) · 意思是事件A和事件B同时发生的概率 = 事件A发生的概率 × 事件B发生的概率 · · 举个栗子:掷两枚硬币硬币同 ...
PyTorch-05神经网络与全连接（Logistic Regression、交叉熵、交叉熵来优化一个多分类的问题、全连接层（MLP网络层）、激活函数与GPU加速、测试、Visdom可视化）
PyTorch-05神经网络与全连接(Logistic Regression逻辑回归.交叉熵.交叉熵来优化一个多分类的问题.全连接层(MLP网络层).激活函数与GPU加速.测试(validation ...
信息量、熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离
信息量.熵.交叉熵.KL散度.JS散度文章目录信息量.熵.交叉熵.KL散度.JS散度前言一.信息量二.熵三.交叉熵四.KL散度五.JS散度六. Wasserstein距离 1.解决的 ...

从“熵理论到熵减”的过程

从“熵理论到熵减”的过程相关推荐

最新文章

热门文章