שינויים

מכניקה סטטיסית מסבירה אנטרופיה ככמות של אי-וודאות (mixedupness על פי גיבס) שנשארת במערכת, לאחר שהתכונות המאקרו-סקופיות הנצפות שלה נלקחו בחשבון. עבור אוסף נתון של ערכי משתנים מאקרו-סקופים (ערכים כלשהם לנפח ולטמפרטורה לדוגמה), האנטרופיה מודדת את הרבה שבה ההסתברות של המערכת מפוזרת על פני מצבים- מיקרו-סקופיים, או מצבי קוונטיים שונים (בלתי נצפים). ככל שכמות המיקרו-מצבים הזמינים היא גדולה יותר, כך גדלה האנטרופיה. באופן ספציפי יותר, אנטרופיה היא מדד לוגריתמי של הצפיפות של מצבים.  

מכניקה סטטיסית מסבירה אנטרופיה ככמות של אי-וודאות (mixedupness על פי גיבס) שנשארת במערכת, לאחר שהתכונות המאקרו-סקופיות הנצפות שלה נלקחו בחשבון. עבור אוסף נתון של ערכי משתנים מאקרו-סקופים (ערכים כלשהם לנפח ולטמפרטורה לדוגמה), האנטרופיה מודדת את הרבה שבה ההסתברות של המערכת מפוזרת על פני מצבים- מיקרו-סקופיים, או מצבי קוונטיים שונים (בלתי נצפים). ככל שכמות המיקרו-מצבים הזמינים היא גדולה יותר, כך גדלה האנטרופיה. באופן ספציפי יותר, אנטרופיה היא מדד לוגריתמי של הצפיפות של מצבים.  

האינטרפטציה הכללית ביותר של אנטרופיה היא מדידת אי-הוודאות שלנו לגבי מערכת. מצב שיווי המשקל של המערכת ממקסם את האנטרופיה ובו אנו מאבדים את כל המידע שהיה לנו מקיום התנאים הראשוניים, מלבד לגבי מצבם של משתנים נשמרים: מיקסום האנטרופיהי ממקסם את הבורות שלנו על פרטי המערכת. זו לא אי-וודאות במובן היומיומי הסובייקטיב שלה, אלה אי-וודאות אינהרטית למתודת הניסוי ולמודל המפרש.  

האינטרפטציה הכללית ביותר של אנטרופיה היא מדידת אי-הוודאות שלנו לגבי מערכת. מצב שיווי המשקל של המערכת ממקסם את האנטרופיה ובו אנו מאבדים את כל המידע שהיה לנו מקיום התנאים הראשוניים, מלבד לגבי מצבם של משתנים נשמרים: מיקסום האנטרופיהי ממקסם את הבורות שלנו על פרטי המערכת. זו לא אי-וודאות במובן היומיומי הסובייקטיב שלה, אלה אי-וודאות אינהרנטית למתודת הניסוי ולמודל המפרש.  

המודל המפרש משחק תפקיד מרכזי בקביעת גודל האנטרופיה. המשפט "עבור סט נתון של ערכי מתשנים מאקרו-סקופיים" הוא בעל השלכות עמוקות. אם שני צופים משתמשים ב-2 אוספים שונים של משתנים מאקרו-סקופיים, הם יבחינו באנטרופיות שונות. לדוגמה אם צופה A משתמש במשתנים U,V וW ואילו צופה B משתמש במשתנים U,V,W,X אזי על ידי שינוי של משתנה X, צופה B יכול לגרום לאפקט שנראה כמו הפרה של החוק השני של התרמודינמיקה עבור צופה A  במילים אחרות, אוסף המשתנים המאקרו-סקופיים שאותם בוחרים חייב לכלול את כל מה שעשוי לשנות את הניסוי, אחרת צופה כלשהו עלול לראות ירידה ספונטנית באנטרופיה.

המודל המפרש משחק תפקיד מרכזי בקביעת גודל האנטרופיה. המשפט "עבור סט נתון של ערכי מתשנים מאקרו-סקופיים" הוא בעל השלכות עמוקות. אם שני צופים משתמשים ב-2 אוספים שונים של משתנים מאקרו-סקופיים, הם יבחינו באנטרופיות שונות. לדוגמה אם צופה A משתמש במשתנים U,V וW ואילו צופה B משתמש במשתנים U,V,W,X אזי על ידי שינוי של משתנה X, צופה B יכול לגרום לאפקט שנראה כמו הפרה של החוק השני של התרמודינמיקה עבור צופה A  במילים אחרות, אוסף המשתנים המאקרו-סקופיים שאותם בוחרים חייב לכלול את כל מה שעשוי לשנות את הניסוי, אחרת צופה כלשהו עלול לראות ירידה ספונטנית באנטרופיה.