1. Энтропия измеряет не беспорядок, а вероятность
Идея о том, что энтропия – это мера беспорядка, совсем не помогает разобраться в вопросе. Допустим, я делаю тесто, для чего я разбиваю яйцо и выливаю его на муку. Затем добавляю сахар, масло, и смешиваю их до тех пор, пока тесто не становится однородным. Какое состояние является более упорядоченным – разбитое яйцо и масло на муке, или получившееся тесто?
Я бы сказала, что тесто. Но это состояние с большей энтропией. А если вы выберете вариант с яйцом на муке – как насчёт воды и масла? Энтропия выше, когда они разделены, или после того, как вы их яростно потрясёте, чтобы смешать? В данном примере энтропия выше у варианта с разделёнными веществами.
Энтропия определяется как количество “микросостояний”, дающих одно и то же “макросостояние”. В микросостояниях содержатся все детали по поводу отдельных составляющих системы. Макросостояние же характеризуется только общей информацией, вроде “разделено на два слоя” или “в среднем однородное”. У ингредиентов теста есть много разных состояний, и все они при смешивании превратятся в тесто, однако очень мало состояний сможет при смешивании разделиться на яйца и муку. Поэтому, у теста энтропия выше. То же работает для примера с водой и маслом. Их легче разделить, тяжелее смешать, поэтому у разделённого варианта энтропия выше.
Хочу рассказать как я создавал, и потом переводил собственную систему частиц на GPU. Как я наивно думал просто будет сделать (мол чо там, двигать частицы, тююю). На самом деле о нюансах, возникающих при реализации, можно говорить очень много и долго, поэтому далее я расскажу только об решении проблем «узких» мест.
Каспаров и Пачиков в детском клубе «Компьютер» — фото 1987 года (
Фото клуба из статьи в журнале «Радио». 1987 г.
