Information, Entropy and Progress

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出版者:Springer Verlag
作者:Ayres, Robert U.
出品人:
页数:324
译者:
出版时间:1997-5
价格:$ 107.35
装帧:HRD
isbn号码:9780883189115
丛书系列:
图书标签:
  • 信息论
  • 复杂性
  • 进步
  • 科学哲学
  • 认知科学
  • 系统理论
  • 信息史
  • 知识
  • 演化
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具体描述

Market: Those in economics, especially thermodynamics, statistical mechanics, cybernetics, information theory, resource use, and evolutionary economic behavior. This book presents an innovative and challenging look at evolution on several scales, from the earth and its geology and chemistry to living organisms to social and economic systems. Applying the principles of thermodynamics and the concepts of information gathering and self- organization, the author characterizes the direction of evolution in each case as an accumulation of "distinguishability" information--a type of universal knowledge.

《信息、熵与进步》内容简介 第一部分:信息的基石 本书深入探讨了信息理论的奠基性概念,并追溯了其在现代科学、技术乃至哲学领域产生的深远影响。我们首先从香农的信息论(Shannon's Information Theory)出发,详细阐述了信息的基本度量——比特(bit)。不同于日常语境中“信息”一词的模糊概念,本书精确地界定了信息量与不确定性之间的关系。通过对熵(Entropy)概念的引入,读者将清晰地理解,信息实质上是消除不确定性的过程,而信息量的大小正与我们克服的无序程度成比例。 书中详尽剖析了几个核心定理。例如,信源编码定理(Source Coding Theorem)揭示了无损压缩的理论极限,解释了为什么任何数据压缩算法都无法突破其固有的信息冗余界限。接着,我们探讨了信道编码定理(Channel Coding Theorem),即香农-哈特利定理(Shannon-Hartley Theorem),该定理确立了在存在噪声的信道中可以可靠传输信息的最大速率。这个部分不仅是通信工程的理论基石,也为理解自然界中信号传输的效率提供了数学框架。 我们还将视角扩展到信息的物理基础。探讨了信息与物理现实之间的微妙联系,回顾了如麦克斯韦妖(Maxwell's Demon)思想实验的现代诠释,以及兰道尔原理(Landauer's Principle)——证明了信息擦除操作必然伴随着能量耗散和熵增。这部分内容将引导读者思考,信息不仅仅是一种抽象的数学概念,它与物质世界的基本物理定律紧密相连。 第二部分:熵的普适性与约束 本书的第二部分将“熵”的概念提升到其更广阔的哲学和科学维度,超越了单纯的信息论范畴,深入统计力学和社会系统的分析。 在统计力学层面,本书详细介绍了玻尔兹曼熵(Boltzmann Entropy), $S = k ln W$,解释了宏观热力学第二定律如何源于大量微观状态的概率分布。我们通过详细的案例分析,展示了熵增定律如何定义了时间的方向性——宇宙的演化倾向于更可能的状态,即更混乱、更均匀的状态。这种对“无序”的量化描述,成为了理解宇宙终极命运的关键工具。 然而,熵并非总是灾难性的。本章随后转向了负熵的概念,借鉴薛定谔(Schrödinger)的观点,探讨生命系统如何在局部环境中维持极低的熵值。生命过程被描绘成一个高效的“信息处理器”,通过吸收低熵的有序物质和能量(如太阳光),并向环境中释放高熵的废热和废物,从而维持自身的结构和复杂性。这为理解生物学中的耗散结构(Dissipative Structures)提供了坚实的理论支撑。 在复杂的系统科学中,我们研究了熵在网络理论和复杂性科学中的应用。通过图论分析,我们衡量了网络结构的混乱程度和信息流动的效率。例如,在社交网络或生态系统中,熵可以被用来量化系统的多样性和鲁棒性(Robustness)。一个高度有序(低熵)的系统可能非常脆弱,而一个适度无序(高熵但有组织)的系统反而更具弹性。 第三部分:进步的度量与伦理挑战 信息论和熵的概念不仅描述了世界“是什么”,更重要的是,它们为我们衡量“进步”提供了一种全新的视角。本书的第三部分专注于这种量化分析如何影响社会、经济和技术的发展评估。 我们引入了“知识熵”和“技术复杂性”的度量方法。知识的积累并非简单地等同于信息的线性增加;真正的进步往往体现在对信息进行更高效的组织和压缩,即通过发现更精炼的理论模型来解释更广泛的现象(例如,从牛顿力学到相对论的跃迁)。这种进步体现为对世界描述的“信息效率”的提升。 在经济学领域,本书考察了熊彼特(Schumbeter)的“创造性破坏”与信息不对称之间的关系。创新本质上是引入新的、更高效的信息组织模式,打破旧有的局部平衡。我们分析了知识产权和信息垄断如何影响社会的整体信息熵,以及信息自由流动对于经济活力的重要性。 最后,本书深入探讨了进步背后的伦理与哲学困境。随着我们获取和处理信息的能力呈指数级增长(例如大数据和人工智能的崛起),我们也面临着前所未有的“信息过载”和“认知熵增”的风险。当信息唾手可得时,真正的挑战从获取信息转变为识别、验证和理解信息。本书总结道,真正的进步并非在于无限度地增加信息的总量,而在于提升我们驾驭和应用信息以减少系统性不确定性和提高整体福祉的能力。最终,对进步的追求,就是一场持续对抗无序、追求更高阶秩序的宏大信息斗争。

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