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有一种概念对物理和化学有极其重要的作用，它帮助我们解释物理现象的发生而不是通过其他方式。冰为什么融化？岩浆为什么冷却？奶油为什么会融入在咖啡中？这个概念就是熵。
一、通俗概念
通常我们对熵很难理解，熵的解释是混乱度的度量单位，一个系统的混乱度越高它的熵就越高，这是一种很恰当的解释，但不幸我们对这种解释总是摸不到头脑。
举个例子一杯冰水和一杯室温水，哪一个混乱度高
大多数人会说冰水，但其实冰水的混乱度更低。
二、熵增现象理解熵
尽管我们还是很难理解熵，不过熵增现象在我们生活中比比皆是。系统由有序转变为无序被的过程是熵增，比如系的鞋带会开；家中铺的很整齐的床单睡过后会变乱...这都是熵增现象。
在这里我们先要引入一个概念，“热力学第二定律”热量可以自发地从较热的物体传递到较冷的物体，但不可能自发地从较冷的物体传递到较热的物体。
比如一滴墨滴进清水，清水会变黑；一个热的物体和一个冷的物体放在一起，热的物体会变冷，冷的物体会变热.....物理系统总是会趋向平衡状态。一个系统的温度是不均匀的，它慢慢趋向均匀；一个溶液的浓度是不均匀的，同样它会慢慢趋向均匀。
这是热力学第二定律的一个表述，也是熵增现象。
三、概率问题与熵
为了更好的理解熵，我们可以通过概念来理解。
假如有两个正四面体，每个都有6个原子键，在这个实体中，每个不可分割的实体量子能量都储存在原子键中（图一）。
实体储存的能量越多，它的温度就越高。这样的结果是能量有非常多的方式被分配在两个实体之间，而总数保持不变（图二）。
每一种分配方式都被成为一种微观状态，如图二，假设每个微观状态近似相等，那么我们可以看到其中一些能量分配出现的概率与其微观状态的数量，所有熵可以理解为每一种能量分配的概率的直接度量，能量在两个实体平均分配时，其熵最高。熵值低意味着能量聚集，熵值高意味着能量发散。
图一
图二
从上图我们可以看出，能量平均分配的概率最大占到了百分之21，百分之13的概率回到初始状态，百分之8的概率重新获得能量。能量分散比能量聚集有着更多的方式和更高的熵，所有能量趋向于分散。这就是为什么一个热的物体和一个冷的物体放在一起，热的物体会变冷，冷的物体会变热，最终温度相同。
即使这种情况还有百分之8的概率会使热的物体更热，我们称之为熵减，为什么在生活中没有发生呢？
这与系统的规模有关，我们假设的四面体每个仅有6个原子键，如果把四面体放大到6000个原子键和8000个量子能量，我们把四分之三的能量分给A实体，四分之一的能量分给B实体。我们会发现如果A想重新获得能量的概率会变得非常非常非常的低，而我们生活中的物体的规模都比这个模型大几个数量级，所以熵减在我们生活中几乎不会发生。但也并不代表这种情况不存在。
无限猴子
来自波莱尔一本1909年出版谈概率的书籍，当中介绍了“打字的猴子”的概念。如果有足够的时间去等，猴子也有几率打出《哈姆雷特》；如果有足够的时间，摔碎的玻璃杯会有几率重新回到完好的状态...当然，这个时间或许比宇宙的寿命还要久！
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