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Artículo

Information theoretic measures and their applications

Rosso, Osvaldo AnibalIcon ; Montani, Fernando FabiánIcon
Fecha de publicación: 07/12/2020
Editorial: Multidisciplinary Digital Publishing Institute
Revista: Entropy
ISSN: 1099-4300
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Otras Ciencias Físicas

Resumen

The concept of entropy, an ever-growing physical magnitude that measured the degree of decay of order in a physical system, was introduced by Rudolf Clausius in 1865 through an elegant formulation of the second law of thermodynamics. Seven years later, in 1872, Ludwig Boltzmann proved the famous H-theorem, showing that the quantity H always decreases in time, and in the case of perfect gas in equilibrium, the quantity H was related to Clausius’ entropyS. The dynamical approach of Boltzmann, together with the elegant theory of statistical ensembles at equilibrium proposed by Josiah Willard Gibbs, led to the Boltzmann–Gibbs theory of statistical mechanics, which represents one of the most successful theoretical frameworks of physics. In fact, with the introduction of entropy, thermodynamics became a model of theoretical science.
Palabras clave: information processing. , numerical and computational sciences , complex networks , big data analysis
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/143361
DOI: https://doi.org/10.3390/e22121382
URL: https://www.mdpi.com/1099-4300/22/12/1382
Colecciones
Articulos(IFLP)
Articulos de INST.DE FISICA LA PLATA
Citación
Rosso, Osvaldo Anibal; Montani, Fernando Fabián; Information theoretic measures and their applications; Multidisciplinary Digital Publishing Institute; Entropy; 22; 12; 7-12-2020; 1382-1390
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