【自由能系列（初级）】生命负熵——熵增原理与生命秩序的对抗

news2024/9/20 18:49:52

【通俗理解】生命负熵——熵增原理与生命秩序的对抗

关键词提炼

#生命负熵 #熵增原理 #生命秩序 #薛定谔方程 #熵减过程 #热力学第二定律 #信息熵 #生命系统建模 #负熵流 #熵平衡

第一节：生命负熵的类比与核心概念

1.1 生命负熵的类比

生命负熵可以被视为生命系统与熵增原理之间的一场“拔河比赛”。在这场比赛中，生命系统通过不断摄取负熵（即有序性）来抵抗外界环境的熵增（即无序性），从而维持自身的稳定和有序。正如拔河比赛中双方需要不断用力来保持平衡，生命系统也需要不断摄取负熵来抵消熵增的影响。

在这里插入图片描述

1.2 相似公式比对

熵增原理： $\Delta S \geq 0$ ，描述了在一个封闭系统中，熵（无序性）总是趋向于增加，即系统总是趋向于更加无序。
生命负熵：生命系统通过摄取负熵流（有序性），实现 $\Delta S_{系统} < 0$ ，即系统内部熵的减少，维持生命的有序状态。

第二节：生命负熵的核心概念与应用

2.1 核心概念

核心概念	定义	比喻或解释
熵增原理	在一个封闭系统中，熵（无序性）总是趋向于增加。	如同一个房间，如果不进行打扫，灰尘和杂乱总是会自然增加。
负熵流	生命系统从外界摄取的有序性物质或能量，用于抵消系统内部的熵增。	如同拔河比赛中的拉力，使生命系统能够抵抗熵增的“拉力”。
生命秩序	生命系统内部维持的稳定和有序状态，是生命存在的基础。	如同拔河比赛中的中线，生命秩序是生命系统与熵增之间的平衡点。

2.2 优势与劣势

理论解释力强：生命负熵理论为解释生命如何维持有序状态提供了有力的理论支持，深化了我们对生命本质的理解。
应用广泛：该理论不仅适用于生物学领域，还可以扩展到生态学、社会学等多个领域，为相关研究提供新的视角和方法。

2.3 与热力学第二定律的类比

生命负熵理论在热力学中扮演着“逆行者”的角色。热力学第二定律告诉我们，在一个封闭系统中，熵总是趋向于增加，即系统总是趋向于更加无序。
然而，生命系统却能够通过摄取负熵流，实现系统内部熵的减少，维持生命的有序状态。这就像是在热力学第二定律的“洪流”中，生命系统逆流而上，展现出了顽强的生命力和秩序性。

第三节：公式探索与推演运算

3.1 生命负熵的基本形式

生命负熵的基本思想可以通过以下公式表达：

$\Delta S_{系统} = \Delta S_{内部} + \Delta S_{外部}$

其中， $\Delta S_{系统}$ 表示系统总熵的变化， $\Delta S_{内部}$ 表示系统内部熵的变化， $\Delta S_{外部}$ 表示由于外界交互（如负熵流的摄取）引起的系统熵的变化。

对于生命系统来说，为了维持有序状态，需要满足：

$\Delta S_{系统} < 0$

即系统总熵的减少，这通常通过摄取负熵流来实现。

3.2 具体实例与推演

假设一个生命系统在某一段时间内，内部熵增加了10个单位（由于内部代谢等过程），但同时从外界摄取了15个单位的负熵流。那么，该系统在这段时间内的总熵变化为：

$\Delta S_{系统} = 10 - 15 = -5$

即系统总熵减少了5个单位，说明该系统在这段时间内维持了有序状态。

第四节：相似公式比对

薛定谔方程 与 生命负熵：
- 共同点：都描述了系统状态的变化规律。
- 不同点：薛定谔方程是量子力学中的基本方程，描述了微观粒子状态的变化；而生命负熵则更侧重于描述生命系统如何通过与外界交互来维持有序状态。
信息熵 与 生命负熵中的熵：
- 相似点：都涉及“熵”的概念，表示系统的无序性或信息量。
- 差异：信息熵是信息论中的概念，用于描述信息的不确定性或随机性；而生命负熵中的熵则更侧重于描述生命系统的有序性或无序性状态。

第五节：核心代码与可视化

这段代码模拟了一个生命系统如何通过摄取负熵流来维持有序状态的过程，并绘制了系统总熵随时间的变化曲线。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Define internal entropy increase and negative entropy flow functions
def internal_entropy_increase(t):
    # Assume internal entropy increases linearly with time
    return 0.5 * t

def negative_entropy_flow(t):
    # Assume negative entropy flow is a constant for simplicity
    return 2

# Define the total entropy change function
def total_entropy_change(t):
    dS_internal = internal_entropy_increase(t)
    dS_external = -negative_entropy_flow(t)  # Negative sign indicates entropy decrease
    dS_total = dS_internal + dS_external
    return dS_total

# Time span for simulation
t_span = np.linspace(0, 20, 400)

# Calculate total entropy change over time
dS_total_over_time = [total_entropy_change(t) for t in t_span]

# Visualize the results and beautify with Seaborn
sns.set_theme(style="whitegrid")
plt.plot(t_span, dS_total_over_time, label='Total Entropy Change $\Delta S_{total}$')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Entropy Change')
plt.title('Total Entropy Change Over Time in a Life System')
plt.legend()

# Annotate key points
plt.annotate('Entropy Decrease', xy=(10, -5), xytext=(12, -3), textcoords='data',
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0.5'),
             bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='green', alpha=0.5))

plt.show()

# Printing more detailed output information
print("Entropy change plot has been generated and displayed. \nThe plot illustrates how a life system maintains its order by taking in negative entropy flow, \nresulting in a decrease in total system entropy over time.")