Also known as thermodynamic entropy
proprietà fisica di uno stato del sistema, misura del disordine
Entropy is a measure of disorder, randomness, or uncertainty that appears throughout nature and science, from the behavior of heat and molecules to the organization of information. It matters because understanding entropy helps explain fundamental processes in physics, chemistry, biology, economics, and technology—essentially how systems change and evolve across virtually all scientific disciplines.
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L'entropia (dal greco antico ἐν en, "dentro", e τροπή tropé, "trasformazione") è, in meccanica statistica, una grandezza (più in particolare una coordinata generalizzata) che viene interpretata come una misura del disordine presente in un sistema fisico qualsiasi, incluso, come caso limite, l'Universo. Viene generalmente rappresentata dalla lettera . Nel Sistema Internazionale si misura in joule fratto kelvin (J/K). Nella termodinamica classica, il primo campo in cui l'entropia venne introdotta, è una funzione di stato di un sistema in equilibrio termodinamico, che, quantificando l'indisponibilità di un sistema a produrre lavoro, si introduce insieme con il secondo principio della termodinamica. In base a questa definizione si può dire, in forma non rigorosa ma esplicativa, che quando un sistema passa da uno stato di equilibrio ordinato a uno disordinato la sua entropia aumenta; questo fatto fornisce l'indicazione sulla direzione in cui evolve spontaneamente un sistema, quindi anche la freccia del tempo (come già affermato da Arthur Eddington). L'approccio molecolare della meccanica statistica generalizza l'entropia agli stati di non-equilibrio correlandola più strettamente al concetto di ordine, precisamente alle possibili diverse disposizioni dei livelli molecolari e quindi differenti probabilità degli stati in cui può trovarsi macroscopicamente un sistema. Il concetto di entropia è stato esteso ad ambiti non strettamente fisici, come le scienze sociali, la teoria dei segnali, la teoria dell'informazione, acquisendo una vasta popolarità.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).