Entropie et Neguentropie

[invite8241b23e]

Salut !

Pour l'entropie : c'est une mesure du désodre. Le désordre a tendence à croître, si on impose aucune contrainte au système. Exemple : une tasse de café qui tombe voit naturellement sont entropie augmenter en se brisant. Ce qui fait que le probabilité d'obtenir l'inverse est excessivement faible. L'entropie de l'univers augmente donc.

J'ai aussi récemment lu cette définition : l'entropie est le logarithme (en base 10 il me semble) du nombre de possibilité d'arranger les constituants d'un système...

Pour le reste, je laisse la parole aux autres !

[invite8ef897e4]

Salut,

J'ai aussi récemment lu cette définition : l'entropie est le logarithme (en base 10 il me semble) du nombre de possibilité d'arranger les constituants d'un système...

en ce qui concerne la base du logarithme, elle est partiellement arbitraire, puisqu'un choix de base equivault a une redefinition de la constante de Boltzmann (dans ce contexte), neanmoins le logarithme habituelle est le logarithme neperien (naturel) :

ou est le nombre de micro-etats accessibles dans le cas ou ceux-ci sont tous equiprobables (micro-canonique)
Dans le cas plus general,


En theorie de l'information il n'y a pas de constante, et il me semble egalement que l'on y utilise le logarithme en base 10. Je ne sais pas pourquoi.

En ce qui concerne le concept de "neguentropie", il est moins clair pour moi, et je ne crois pas qu'il soit beaucoup utilise en physique. Wikipedia indique que c'est Léon Brillouin qui a introduit ce terme, comme un raccourci du "negativ entropoy" de Schrodinger (voir la version anglaise sur wiki). Sur cette page on peut lire la chose suivante.

En theorie de l'information, la neguentropie est une mesure de la distance a la normalite. Considerons un signal ayant une certaine distribution. Si le signal est gaussien, sa distribution est dite normale. La neguentropie est toujours positive, invariante par un changement de coordonee lineaire, et s'annulle si et seulement si le signal est gaussien. Elle est definit par :


ou est l'entropie de la distribution gaussienne avec les memes moyenne et variance que et :