entropyとは？ わかりやすく解説

別表記：エントロピー

「entropy」の意味・「entropy」とは

「entropy」は、物理学や情報理論において頻繁に使用される英単語である。物理学における「entropy」は、熱力学の第二法則に関連し、物体やシステムのエネルギーがどれだけ散乱または無秩序であるかを示す指標である。一方、情報理論における「entropy」は、情報の量を測定する指標であり、情報がどれだけ予測不可能であるか、つまり不確定性がどれだけあるかを示す。

「entropy」の発音・読み方

「entropy」の発音は、IPA表記では /ˈɛntrəpi/ となる。IPAのカタカナ読みでは「エントラピ」となる。日本人が発音するカタカナ英語では「エントロピー」と読む。

「entropy」の定義を英語で解説

「entropy」は、物理学においては「A thermodynamic quantity representing the unavailability of a system's thermal energy for conversion into mechanical work」、情報理論においては「A measure of the uncertainty of a random variable」などと定義される。これらの定義は、それぞれ「システムの熱エネルギーが機械的仕事に変換できない程度を表す熱力学的量」、「ランダム変数の不確定性を測る指標」を意味する。

「entropy」の類語

「entropy」の類語としては、「disorder」、「randomness」、「uncertainty」などがある。「disorder」は無秩序や混乱を、「randomness」はランダム性や偶然性を、「uncertainty」は不確定性をそれぞれ表す。

「entropy」に関連する用語・表現

「entropy」に関連する用語としては、「thermodynamics」（熱力学）、「information theory」（情報理論）、「random variable」（ランダム変数）などがある。これらの用語は、「entropy」が物理学や情報理論の中で重要な役割を果たしていることを示している。

「entropy」の例文

1. The entropy of the system increases when heat is added.（システムに熱が加えられると、エントロピーは増加する。）
2. In information theory, entropy measures the uncertainty of a random variable.（情報理論において、エントロピーはランダム変数の不確定性を測る。）
3. The concept of entropy is central to the second law of thermodynamics.（エントロピーの概念は、熱力学の第二法則の中心である。）
4. The entropy of the universe is constantly increasing.（宇宙のエントロピーは常に増加している。）
5. Entropy is often associated with the amount of disorder in a system.（エントロピーはしばしば、システム内の無秩序の量と関連付けられる。）
6. The entropy of a perfect crystal at absolute zero is zero.（絶対零度の完全結晶のエントロピーはゼロである。）
7. In the context of data compression, entropy is a measure of the amount of information that is missing.（データ圧縮の文脈では、エントロピーは欠けている情報の量を測る指標である。）
8. The entropy of a closed system never decreases.（閉じたシステムのエントロピーは決して減少しない。）
9. The entropy of a system is a measure of its thermal stability.（システムのエントロピーは、その熱的安定性を測る指標である。）
10. The entropy of an isolated system always tends to a maximum.（孤立したシステムのエントロピーは常に最大に向かって傾く。）

英語：entropy

エントロピーとは、物理学や情報理論における重要な概念である。物理学におけるエントロピーは、熱力学の第二法則に基づき、物質の乱雑さや不確定性を表す指標とされる。一方、情報理論におけるエントロピーは、情報の不確定性や予測困難さを数値化する手段として用いられる。 物理学の視点から見ると、エントロピーはエネルギーが均等に分布する状態を示す。例えば、ガス分子が容器内で均等に分布する状態は高エントロピー（乱雑さが高い）状態とされる。情報理論では、エントロピーは情報の量を表す。情報が一様に分布している（すべての事象が等しい確率で起こる）場合、エントロピーは最大となる。 これらの概念は、物理学や情報理論だけでなく、化学、生物学、統計学など、多くの学問領域で応用されている。エントロピーの理解は、自然現象の理解や予測、情報の効率的な伝達や処理に対する理解を深めるために有用である。