美国MITBBS

枫林晓1 写了： 今天, 21:12

香农熵和时间没有关联的。不存在孤立体系香农熵随时间变化的必然的趋势。

有的，信息会随时间丢失

你从哪儿听说的，香农熵随时间减少的？我头一回听说。有香农熵减定律吗？

我只听说过热力学熵增定律。封闭体系熵随时间增加。

你能否找到孤立香农商随时间下降的定律。给个链接，我小西一下。

热力学熵增定律。牛逼大了。热二。。。

那是物理世界的柱子。

香农熵随时间减少？真有这么条定律，那esso你就牛了。和爱因斯坦比肩不是问题。

esso可以改名爱因斯爱嫂？

问了一下ai。
实际上，这两个熵不是完全独立的，而是同一个数学结构的两种投影。

枫林晓1 写了： 今天, 21:27

问了一下ai。
实际上，这两个熵不是完全独立的，而是同一个数学结构的两种投影。

很多理论都是同一个数学结构的投影，我还可以给你举其他例子，但是实际或者理论的意义完全不一样。

你就说你的香农熵减定律在哪儿能找到吧？

你要是能搞出这么一条定律。MIT要出名了。

枫林晓1 写了： 今天, 21:31

你就说你的香农熵减定律在哪儿能找到吧？

你要是能搞出这么一条定律。MIT要出名了。

ai给出以下内容：

1. 香农熵与热力学熵的区别虽然两者在数学公式上非常相似，但物理上的孤立体系与信息论中的体系有本质区别：热力学的孤立体系：指既不与外界交换能量，也不与外界交换物质的物理系统。根据热力学第二定律，这类系统的熵总是自发增加的（即走向无序）。香农熵的孤立体系（信源）：指一个不需要从外界输入新条件或数据，自身内部状态概率完全确定的信息系统。2. 孤立体系下的香农熵表现当一个包含独立随机事件的概率空间被视为“孤立”时，有以下规律：不确定性的度量：该系统的香农熵公式为 \(H(X) = - \sum p(x) \log_{2} p(x)\)。它定量描述了如果想完全确定该体系当前的状态，平均需要多少个比特（bit）的信息。系统状态的演化：对于这样一个信息闭合的系统，如果没有新的信息注入，其不确定性（香农熵）的最大极限是恒定的。根据信息论中的“数据处理不等式”，在不引入外部干预、仅仅进行内部计算或编码的情况下，香农熵只会保持不变或减少，而不会无中生有地增加。

熵减原理在哪里？

枫林晓1 写了： 今天, 21:39

熵减原理在哪里？

我靠，你不看字的吗