Transcript O que é a entropia?

Entropia e Complexidade
Aula 1
• Qual a engrenagem fundamental do
universo?
Entropia
• O que é entropia?
Entropia
• Probabilidade
• Postulado fundamental da Mecânica
estatística.
S = Kbln()
• Relação entre probabilidade e Entropia
Entropia
• Segunda lei da termodinâmica
– "Não ocorrem processos nos quais a entropia do
sistema ISOLADO decresça: em qualquer
processo que tenha lugar em um sistema
isolado, a entropia do sistema AUMENTA ou
permanece CONSTANTE".
– Em outras palavras, um sistema isolado, sem
nenhuma ajuda exterior, é incapaz de se autoestruturar.
Entropia e Equilíbrio
• Equilíbrio mecânico, químico, hidrostático, térmico e
termodinâmico.
• Um estado de equilíbrio será aquele, em que, pelo
menos, localmente a entropia seja máxima.
• Um sistema que esteja em estado de equilíbrio está em
um estado estável. Contudo existem os estados metaestáveis
Meta-estabilidade
• Exemplo da cerveja no congelador
• Meta-estabilidade e a vida
• Entropia e vida
Meta-balanceamento
• Comportamentos muito
organizados surgem em sistemas
de extrema complexidade. Ex.:
organismos vivos
• Bilhões de células interagem
apresentando um comportamento
notavelmente organizado.
• São sistemas meta-balanceados
Meta-balanceamento
• O sistema está desbalanceado localmente
e estável e ordenado em uma perpectiva
global.
• Sistema balanceado=sem gasto de
energia
• Sistema desbalanceado = gasto de
energia e termaliza
• Sistema meta-balanceado necessita
continuamente de energia
Complexidade e Sistemas
Complexos
Temas
• O que é complexidade?
• Discutir a complexidade como um paradigma
epistemológico.
• Delimitar complexidade e sistemas complexos.
• Listar características de um sistema complexo.
Algumas visões sobre a
complexidade
• MAÍRA BAUMGARTEN (sociologia)
“...que estaria a mudar não só a nossa
imagem mecanicista da natureza mas,
inclusive, a nossa relação com ela e o
modo de fazer ciência, numa aproximação
mais qualitativa, menos agressiva e mais
humana.”
complexidade
• Complexidade e subjetividade
• González Rey (Psicólogo)
• “Hemos utilizado el concepto de subjetividad social
precisamente para dar cuenta de la complejidad
constituida en cada uno de los sentidos subjetivos de la
vida social, aspecto que con frecuencia se subordina a
aspectos económicos, políticos o de otra naturaleza, sin
comprender que aquellos actuan sobre la población en
dependencia de su sentido subjetivo, no como "cosa en
sí". La multiplicidad de niveles y de escenarios de la vida
social determina el desarrollo de múltiples elementos de
sentido que actuan simultáneamente en la acción social
del sujeto, quien constituye el escenario de su propio
desarrollo subjetivo.”
Complexidade
• Rita M.C. de Almeida (Física)
• “Na realidade, a Ciência da Complexidade
não é uma nova Ciência, mas sim novos
resultados para a mesma Ciência
Natural.”
Complexidade X Sistemas
complexos.
• Complexidade: Paradigma epistemológico
• Sistemas Complexos: Objeto de estudo da
complexidade. Uma disciplina científica
(Puramente interdisciplinar).
Complexidade na Física.
• Normalmente utilizado como um atributo
• Quanto maior a quantidade de informação
necessária para descrevê-lo mais
complexo será o sistema.
C  ln()
A complexidade pode ser
definida como o um conjunto
de propriedades que
emergem de um sistema com
muitos constituintes.
Sistemas Complexos
• Basicamente todos as definições na literatura escapam
de uma definição formal, indo na direção de uma
listagem de características, não fugiremos à regra:
• Contém muitos constituintes interagindo nãolinearmente
• Seus constituintes são independentes
• Possui uma estrutura que se repete em diversas escalas
• Exibe comportamento emergente
• Envolve um limiar entre caos e não-caos.
• Envolve um limiar entre cooperação e competição
• Uma outra forma de definir o conceito pode ser em
relação à quantidade de informação necessária para se
modelar um dado sistema.
Complexo x Simples
• A diferença entre complexo e simples não
é complicada.
ENTROPIA
• O que é isso mesmo?
Postulado fundamental da M.E. e
Conceitos de Macro e
Microestados
• Com o advento da teoria quântica nos primeiros anos do século
passado pessoas como Bose, Einstein, Fermi e Dirac introduziram
certas modificações nas idéias originais de Boltzmann e
conseguiram, com isso, esclarecer alguns aspectos insatisfatórios
da teoria de Boltzmann.
• Os princípios da mecânica quântica conduzem ao resultado de que
a energia de uma partícula sob um campo conservativo, como o
gravitacional, magnético ou elétrico, não podem assumir qualquer
valor continuamente, se diz que a energia é quantizada, ou seja, a
partícula só pode existir em alguns dos ESTADOS que têm uma
energia bem específica.
• Podemos utilizar como ilustração do conceito quântico o exemplo
clássico da onda estacionária em uma corda:
Postulado fundamental da M.E. e
Conceitos de Macro e
Microestados
• Nesse sistema os comprimentos de onda
possíveis são dados por:
1
i  2 L
ni
• Onde ni é um número inteiro que representa o
número de antinodos da vibração da corda.
• E o comprimento de onda da onda estacionária
está relacionado com o momento da partícula por:
p
• O que nos leva a:
pi 
h
i
 ni
h
2L
h

L
Postulado fundamental da M.E. e Conceitos
de Macro e Microestados
• Relembrando do conceito clássico introduzido por Boltzmann, não
existia restrições para a energia do sistema, ele poderia se encontrar
em qualquer valor, assim as média deveriam ser efetuadas sobre
todo o universo de parâmetros possíveis. No caso quântico não
poderemos fazer o mesmo, a contabilização dos estados acessíveis
é imprescindível para a operacionalização da estatística (valores
médios, desvios, etc.). Por exemplo, a menor energia possível
assumida pelo sistema, a que denominaremos E1, será dada para os
valores nx=ny=nz = 1, assim
3h 2
E1 
8m L2
Postulado fundamental da M.E. e Conceitos
de Macro e Microestados
• Na determinação do segundo estado a coisa fica um pouco mais
complicada
Estado nx ny nz Energia
1
2 1 1 3h 2
4mL2
2
1 2 1
3h 2
4mL2
3
1 1 2
3h 2
4mL2
• Ou seja as três configurações terão o mesmo estado energético. A
isso chamamos de estado degenerado, ou seja, o estado referente a
energia é DEGENERADO e com DEGENERESCÊNCIA 3 (g2=3),
pois existem três configurações possíveis que levam a este mesmo
valor.
Postulado fundamental da M.E. e Conceitos
de Macro e Microestados
• Obviamente, não poderemos fazer estatística com apenas uma
partícula, assim que consideremos um sistema com N partículas
onde em cada estado de energia j teremos uma população de Nj
partículas, a energia total deste sistema será dada por:
U  Ej N j
j
• De forma que, se conhecemos como estão distribuídas as partículas
sobre seus estados energéticos teremos toda a informação do
sistema. ESTE É O PROBLEMA CENTRAL DA MECÂNICA
ESTATÍSTICA.
Macro e Microestados
• Redefinindo o conceito de estado
• No esquema abaixo ilustramos o exemplo dado anteriormente em
um sistema com 11 partículas idênticas.
 g3=3, N2=3
E3
(2,2,1)
(1,2,2)
(2,1,2)
 g2=3, N2=5
E2
(2,1,1)
E1
(1,1,1)
(1,2,1)
(1,1,2)
 g1=1, N1=3
• onde cada caixinha representa um estado energético. Estando as
caixas a mesma altura significa que têm a mesma energia.
• A energia deste sistema COM ESTA CONFIGURAÇÃO será dada
por:
2
2
2
E  3
3h
3h
9h

5


3

8m L2
4m L2
8m L2
Macro e Microestados
• Contudo vale ressaltar que ao trocar de caixa uma partícula, no
mesmo nível de energia, a configuração será diferente, contudo a
energia será a mesma! Desta forma, vem-se a necessidade de
subdividirmos o conceito de estado.
 g3=3, N2=3
E3
(2,2,1)
(1,2,2)
(2,1,2)
 g2=3, N2=5
E2
(2,1,1)
E1
(1,1,1)
(1,2,1)
(1,1,2)
 g1=1, N1=3
3h 2
3h 2
9h 2
E  3
 5
 3
2
2
8m L
4m L
8m L2
Macro e Microestados
• Macroestado
• É caracterizado pelo número de partículas para cada nível. No
exemplo anterior temos: N1=3, N2=5 e N3=3.
• Microestado:
• Definido por cada nível e cada degenerescência. No exemplo
anterior temos.
Nível Nj gj
1
2
3
3
2
1
2
2
1
(1,1,1)
(2,1,1)
(1,2,1)
(1,1,2)
(2,2,1)
(2,1,2)
• Note que para uma mesma energia teremos diversos macroestados
e para cada macroestado pode conter uma infinidade de
microestados!!!
Postulado fundamental da M.E.:
• “Todo microestado possível de um sistema
isolado em equilíbrio é igualmente
provável”
• O que significa que se fazemos N réplicas de um conjunto de
sistemas (ensamble), e contamos a freqüência com que cada
microestado ocorre, obteremos que todo o microestado terá a
mesma freqüência!
Postulado fundamental da M.E.:
• O número de microestados igualmente prováveis, que corresponde a
um macroestado k é chamado de PROBABILIDADE
TERMODINÂMICA (Wk). Ou seja, quanto mais microestados tenha
um macroestado maior será sua probabilidade termodinâmica.
Funciona, exatamente como o exemplo do dado comentado
anteriormente, quanto mais possibilidades existam de que um evento
ocorra maior será a sua probabilidade.
• A Probabilidade termodinâmica de todo o ensamble será a soma de
todas as probabilidades termodinâmicas de cada macroestado.
( E,V , N )  WK
k
Postulado fundamental da M.E.:
• Assim que para uma mesma energia teremos diversos
macroestados e respectivamente diversos microestados. O valor de
energia mais provável será aquele que MAXIMIZE a quantidade de
configurações possíveis, ou seja, que maximize a probabilidade
termodinâmica.
• De fato a probabilidade termodinâmica do ensamble dependerá das
propriedades do sistema e dos vínculos internos que o configuram
(E,V,N,{Xi}).
• Logo, podemos concluir que a probabilidade de encontrarmos um
sistema no estado definido por (E,V,N,{Xi}) será:
P( E,V , N ,{X i })  (E,V , N ,{X i })
Interpretação estatística da entropia
A partir da lei de conservação da energia sabemos que:
S  U  PV  N .
( 1)
Ou seja, S=f(U,V,N). Contudo sabemos a partir da teoria desenvolvida no item anterior
sobre a probabilidade termodinâmica que =f(U,V,N). De forma que podemos escrever
uma função J que estabeleça a ligação entre S e .
S  J () .
( 2)
Sabemos que S é aditiva e  é probabilística, logo:
S  S1  S 2
  1 2
( 3)
.
Desta forma a função J será dada por:
J (1 )  J (2 )  J (12 ) .
( 4)
Interpretação estatística da entropia
Derivando a relação anterior em relação a 1 temos:
dJ (1 ) dJ (1 2 ) dJ (1 2 ) d (1 2 )


d1
d1
d (1 2 ) d1 .
( 1)
O que nos leva a:
dJ (1 )
  2 J (1 2 ) .
d1
( 2)
Fazendo o mesmo para 2 obtemos:
dJ ( 2 )
 1 J (1 2 ) .
d 2
( 3)
Interpretação estatística da entropia
Comparando as equações anteriores temos
dJ ( 2 ) 1 dJ (1 ) 1

d1  2
d 2 1
( 1)
.
dJ (1 )
dJ ( 2 )
1
2 
d1
d 2
Sendo 1 e 2 independentes esta equação só poderá ser satisfeita para
dJ ()
  KB .
d
( 2)
Interpretação estatística da entropia
O que nos leva finalmente a
expressão para a função J.
S  K B ln()
Que é a conhecida definição da entropia
de Boltzmann.
Agora eu pergunto:
O que é a entropia?
Entropia e informação
(Shanonn)
• Claude E. Shannon (1916-2001), "o pai da
teoria da informação".
• Estabeleceu um modo de determinar a
capacidade de um canal de comunicação
em termos de ocorrência de bits.
• Medida capaz de determinar a quantidade
de informação não previsível em uma
mensagem.
• H(p1, p2 ,..., pn ), a entropia de Shannon
aplicada para n elementos que compõem
uma mensagem.
• Pi = probabilidade de ocorrência do
elemento i da mensagem.
Entropia e informação
(Shanonn)
• Principais Postulados de Shannon
– 1- A função H deve ser contínua em pi.
– 2- Caso os elementos da mensagem sejam
igualmente prováveis, pi=1/n, então H deve
ser monotonicamente crescente em relação a
n, pois quanto mais elementos tenha a
mensagem maior será a capacidade de
transmissão de informação da mensagem.
– 3- Deve ser probabilisticamente somada
H(p1)+H(p2)=H(p1. p2)
n
H   K  pi log pi
i 1
b
1.2
1
0.8
H(p)
• Propriedades da função H:
• Para um sistema simples com
dois bits.
H    p1 log p1  (1  p1 ) log(1  p1 )
2
2


• 1) H=0 se e somente se, todas
as probabilidades forem nulas
com exceção de uma.
• 2) Para um dado n, H será
máximo quando todas as pi
forrem iguais, ou seja, pi=1/n.
0.6
0.4
0.2
0
0
0.5
p
1
• Exercício:
• Calcule a entropia de Shannon para as
seguintes conjuntos de caracteres.
• 11111111
• 00001111
• 01111111