热力学中表征物质状态的参量之一,通常用符号S表示。在经典热力学中，可用增量定义为dS＝(dQ/T)，式中T为物质的热力学温度;dQ为熵增过程中加入物质的热量；下标“可逆”表示加热过程所引起的变化过程是可逆的。若过程是不可逆的,则dS＞(dQ/T)不可逆。单位质量物质的熵称为比熵,记为 s。熵最初是根据热力学第二定律引出的一个反映自发过程不可逆性的物质状态参量。热力学第二定律是根据大量观察结果总结出来的规律，有下述表述方式：①热量总是从高温物体传到低温物体，不可能作相反的传递而不引起其他的变化；②功可以全部转化为热，但任何热机不能全部地、连续不断地把所接受的热量转变为功（即无法制造第二类永动机）；③在孤立系统中,实际发生的过程,总使整个系统的熵值增大，此即熵增原理。摩擦使一部分机械能不可逆地转变为热，使熵增加。热量dQ由高温(T1)物体传至低温(T2)物体,高温物体的熵减少dS1=dQ/T1,低温物体的熵增加dS2=dQ/T2,把两个物体合起来当成一个系统来看,熵的变化是dS＝dS2－dS1＞0，即熵是增加的。
物理学上指热能除以温度所得的商，标志热量转化为功的程度。物质都有自己的标准熵，一个反应可以根据各种物质的熵来计算熵变。ΔH-TΔs是计算自由能的公式，用来判断反应的自发性。
熵值法的计算公式：W=-（1/m）Σxlnx。
熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。
在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。
根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。
因此，可根据各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。
熵值法和熵权法不一样。熵值法是求权重的。熵权法就是求权重的一种方法而已。计算权重的第二类方法原理是利用数字相对大小，数字越大其权重会相对越高。此类原理的代表性方法为AHP层次法和优序图法。
计算权重时，因子分析法和主成分法均可计算权重，而且利用的原理完全一模一样，都是利用信息浓缩的思想。因子分析法和主成分法的区别在于，因子分析法加带了旋转的功能，而主成分法目的更多是浓缩信息。
熵的理解有很多种，以信息熵为例，就是指可以表达一个信息所需要的用的“符号”数量。比如，表达一只狗，用中文为1个字，用应为为dog，三个字符，而一个汉字如果转化为计算机的二进制语言则需要两个字符16位，英文为24位。这就是不同表示方式导致不同的信息熵。根据熵值的不同，可以确定一种比较优等的压缩或者编码方式。但是小范围的熵减有可能伴随大范围的熵增。比如用来编码汉字的16位可以表示狗，但是要编码汉字库所需要的信息熵就远大于用于编码英文的信息熵。另外，熵值作为无序度理解时还可以表征物体的相态，比如完全有序，不均匀就是熵值为0的情况。此时热力学温度为0，是理想不可到达的。我们可以想象为有一块磁铁，所有的磁畴都沿同一方向排列，这时在磁场的角度上来说为熵值最小，当对它去磁化（比如加热），磁畴杂乱排列，整体显示为无磁性。此时熵值最大。
在利用熵值进行这种物理相态表征时，会有一些延伸。比如，天体物理学中以宇宙大爆炸理论为代表的学派认为宇宙的初态是熵值最小的有序状态，伴随着宇宙的发展熵值增加。
还有一种考虑方向为考虑从有序到无序的过程中，什么时刻物质变为的无序。站在这一角度延伸出来的就是混沌理论。
以上这些都是基于熵的研究而演化出来的，可以说，熵的应用非常广泛，而他本身，更带有很多哲学意义。如果有兴趣不妨了解一下~~。
希望对你有帮助。
熵值越大混乱程度越不稳定。而混乱程度越大越稳定指的是无序体系更加稳定。
孤立系统总是趋向于
熵增
，最终达到熵的最大状态，也就是系统的最混乱无序状态。但是，对开放系统而言，由于它可以将内部能量交换产生的熵增通过向环境释放热量的方式转移，所以开放系统有可能趋向熵减而达到有序状态。
扩展资料：
熵增定律
克劳修斯引入了熵的概念来描述这种不可逆过程。在热力学中，熵是系统的状态函数，它的物理表达式为：S
=∫dQ/T或ds
=
dQ/T。其中，S表示熵，Q表示热量，T表示温度。
该表达式的物理含义是：一个系统的熵等于该系统在一定过程中所吸收（或耗散）的热量除以它的绝对温度。
可以证明，只要有热量从系统内的高温物体流向低温物体，系统的熵就会增加：S=∫dQ1/T1+∫dQ2/T2
假设dQ1是高温物体的热增量，T1是其绝对温度，dQ2是低温物体的热增量，T2是其绝对温度，
则：dQ1
=
-dQ2，T1>T2。于是上式推演为：S
=
|Q2/T2|-|Q1/T1|
>
0
这种熵增是一个自发的不可逆过程，而总熵变总是大于零。
参考资料：
百度百科-熵
熵函数就是系统中能量与其温度的比值，即
s=q/t
熵函数的统计学意义
玻尔兹曼在研究分子运动统计现象的基础上提出来了公式：
s=k×lnω
(1-8)
其中，ω为系统分子的状态数，k为玻尔兹曼常数。
这个公式反映了熵函数的统计学意义，它将系统的宏观物理量s与微观物理量ω联系起来，成为联系宏观与微观的重要桥梁之一。基于上述熵与热力学几率之间的关系，可以得出结论：系统的熵值直接反映了它所处状态的均匀程度，系统的熵值越小，它所处的状态越是有序，越不均匀；系统的熵值越大，它所处的状态越是无序，越均匀。系统总是力图自发地从熵值较小的状态向熵值较大的状态转变，这就是隔离系统熵值增大原理的微观物理意义。
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