回覆列表
  • 1 # 霹靂遊俠159509084

    宇宙並不是熵增,亦不是熵減。是宇宙中有的地方熵增一一發生了爆炸,有的地方熵減一一越來越有序,凝結成了星系。

  • 2 # 思緒萬千65194097

    宇宙的規律應該是在熵的增減,在盈縮、呼吸⋯⋯之間迴圈往復。宇宙絕不會朝一個方向發展,宇宙大爆炸說值得懷疑。

  • 3 # 北京得明

    熵增理論,是一個線性思維方法論項下得出的理論,也必然是一個狹隘幼稚的理論,宇宙運動,是一個內部守恆的運動,也是一個自體與外部個體的守恆互動運動,根本就不存在真正的熵增或熵減。

    所謂的熵增或熵減,不過是一個立於現象,結論於現象的認知,不具有根本性和完整性,是一個幼稚狹隘的理論,不足以採信。

  • 4 # 自然法則是真理

    我認知熵增加是在學理論物理熱力學時學到的。熱力學是分子物理的理論解釋。至於熵增加是不是整個宇宙的規律,好像沒這個說法。

  • 5 # 小宇堂

    這實際上跟熵的重新分佈趨勢有關係。能量是造成熵重新分佈的根本原因。

    上圖:“只有熵來得容易”……

    熵的重新分佈實際上是能量驅動了有序度向宇宙的某些區域性區域聚集,但把無序度留給了其他的區域。這就像我們掃地,把地面上的塵土和碎屑聚集到了一塊,但把空虛和無序留給了更大的區域。這或許就是強迫症患者通常會覺得生活很累很“耗能”的原因。

    上圖:強迫低熵態O(∩_∩)O哈哈~

    熵增在宏觀現象上的特徵似乎是更均勻地分散,但根據熱力學第二定律(熵增定律),這是在封閉系統的前提下。如果是開放系統,情況則有不同——例如有能量的干涉或者輸入。一個系統如果不是封閉的,或者說有能量輸入(掃地的動作),那麼可能這個系統的某些區域性的熵會降低(垃圾被堆到一起了),而另一些局域的熵會增加(大部分地面變得乾淨了)。

    上圖:封閉的系統,熵隨時間不可能減少。

    上圖:宇宙的大空洞結構與水面泡沫的形式上的類似。這都是能量導致的熵分佈的結果——泡沫在空氣和液體張力的限制下,能量只能以泡沫表面的張力以及液體的流動來作用和體現,因而形成了特定的熵減區域和熵增區域。此外,能量在不同層級的流動形成了“分型”現象(大泡泡和小泡泡……)。

    星系的規律運作實際上是能量的流動形成的現象,能量以四種基本力的形式在各種尺度的物質結構之間發生流動,形成了物質之間的低熵態區域。所以,宇宙中的塵埃和氣體聚整合星系是能量根據物理規律自由流動所致,這個過程遵循宇宙中的所有物理法則,其總效果就是我們看到的宇宙的樣子,一個熵分佈不均的宇宙,但這不是最終的狀態。根據科學家推測,宇宙中的能量最終將會完全分散,熱力學第二定律終將貫徹宇宙,宇宙最後將進入沒有恆星和星系漆黑空洞的熱寂(又叫大凍結)狀態——

    不是上面這種凍結了啦,是下面三種對宇宙未來的理論預測:

    上圖:封閉宇宙、平直宇宙和開放宇宙,會有三種不同的結局。最右邊種會有存在熱寂的可能性,宇宙的泡沫終會消滅。

  • 6 # ooO孫悟空Ooo

    “人終究會死,那麼人為什麼還要出生?”

    熱力學第二定律熵增定律從數學角度講就是一個機率統計論。而且事件的發展都有一個過程。從誕生到滅亡,從穩定趨於混亂。混亂才是平衡。

    事物隨機的發展趨勢都是往機率高的方向發展,但並不代表機率低的結局就不會出現。例如往清水中滴入一滴墨水,墨水最終會均勻分佈而不是聚在一起。熱鐵塊和冷鐵塊放在一起最終兩個鐵塊溫度會一樣。這些看似理所應當的常識其實涵蓋了最基本的規律。

    舉個例子,我們將四個小球隨機放入兩個盒子中,有多少種結果,機率分別是多少。簡單的計算就會發現,出現兩個盒子個各兩個球的機率最高。而一邊3個一邊1個的機率很小。而當我們把小球的數量增多去做這個實驗就會發現趨向兩個盒子球數一樣的結局會成為一種必然趨勢。

    回頭看剛開始的兩個例子,墨水分子,和熱鐵塊中的電子就好比這些小球,當有了新的空間時它們會趨於均勻的分佈。也就解釋了為什麼墨水均勻了水,而不是區域性聚在一起;鐵塊最終是一樣熱,而不是一會左右兩塊交替著熱。這也就是為什麼我們玩鬥地主手中的牌大部分時間是一串電話號碼,而不是兩王四個A,因為混亂出現的機率更高,是一種必然趨勢。

    這個由微觀量子組成的世界並不是偏愛混亂,而是混亂出現的機率比有序要高得多,有序的系統雖然機率低就象小球1:3分佈,但也是會出現的。所以宇宙會趨向於混亂,這就是熵增定律。

  • 7 # 智神星

    物質凝聚成恆星,繼而形成星系,再而形成大結構,小黑洞變成大黑洞,再變成超級黑洞,引力的作用是降熵,但是,當整個宇宙都變成大黑洞呢?接下來大黑洞的終結會不會是另外一次大爆炸呢?如果是,這就是一次大增熵。那麼宇宙就是在週而復始地在做增熵和降熵迴圈

  • 8 # 老闆泡杯茶

    規律,是當前總體進行的趨勢,不能簡單用個例反證(即便個例數量龐大)。舉例說明吧,股票指數在某個時段總體是上漲的,但在這個時段中也會多次出現下跌,甚至有很多支個股跌破退市。一個人帶狗散步,人保持勻速前進,但狗的運動軌跡就無規律了,二者共同前行相同的距離,但路程上狗比人多運動了甚至好幾倍,甚至在某段路會往反方向跑。

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