1.6 熵
　　熵是孤立系统无序度的一种量度，在数学形式上，它可以事件发生的几率来定义为：
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　　其中C=1.443，公式（5）式表示系统的熵是对系统处于某一状态的几率乘以该几率的自然对数的积的负数求和。该表达式是由香农提出的信息熵的定义，单位为bit，它和热力学熵的转换关系为：[5][6]
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　　现在来讨论一下熵在我们这个气体扩散模型中是什么意思。在刚开始的时候，我们的系统处在一个非常有序的状态：所有的分子都处于原点。这时系统的熵为零，系统不存在任何的无序度。随着时间的推移，分子开始不断的向外扩散，这时系统出现了无序状态，熵开始逐渐增加。在原有程序中，我们要在循环中加入以下一段语句来计算系统在不同时刻的熵。

　　我们用Matlab的histc函数来建立一系列与坐标相应的区域，然后记录每一时刻分子落在这些区域里面的数量。在程序中我们等大小的划分了10×10个小方形区域。随着时间的推移，我们的程序能计算出每一时刻系统的熵。
　　如图8所示，系统的熵和我们预测的一样在随时间增大，但当所有分子布满整个边界以内区域时，系统的熵开始趋于稳定。从这一结果中我们可以了解：当所有的分子随机的布满整个区域时，虽然当我们跟踪某一个确定分子时，它还是在区域内到处乱窜，但每个小区域内分子的密度却不会再变化了。所以，一旦气体分子扩散到整个区域以后，不管我们再等上多少时间，系统的熵都不会再有太大的起伏。换句话说，让系统自动回到开始的状态，即所有分子都在原点的状态，已经不可能了。