现在的研究采用了复杂性分析中的样品熵算法。
The present study is to investigate the application of sample entropy (SampEn) measures.
所以混合中的熵是非常重要的。
那就是，熵的项，当然，仍然存在。
如果你改变温度，熵也会变化。
对孤立系统，熵的变化是大于零的。
Change in entropy is greater than zero for an isolated system.
你有一块晶体，它的熵很低。
在熵这一项上，当a和B项羽并混合。
And this entropy term here, when a and B come together and start mixing up.
但是当然，熵使，它们混合。
如果没有混合熵，那么就是从这里开始。
If entropy of mixing wasn't there, I would start from up here.
我将从一些完全，由熵驱动的例子开始。
And I'll start with a couple of examples that are entirely entropy driven.
魔幻词汇是什么？混合熵。
这表明，你降低了能量，同时增加了熵。
That is, you've got lower energy on the right and also higher entropy.
那就是说，混合后有熵变。
如此，一个新的，低熵的宇宙便可能产生。
At this point, a new aeon with a low entropy state will begin.
不过那跟熵有什么关系？
在这种情况下，熵为零。
因此用图像的熵值来将其分级变得很简单。
It is therefore easy to rank a collection of images by their entropy.
而熵是有绝对零点的，这就是我们学到的。
There is an absolute zero of entropy, and that's really what we learn.
如果系统A的熵是什么。
只从熵的项，你会使细胞爆裂或无论做什么。
Just from the entropy term you would burst the cell or do whatever.
在这个简单的模型中，这个纯液体的熵是零。
Well, in this simple model the entropy of the pure liquid is zero.
这样是我们初始的熵。
好，那么来看看熵的初始,和最终的表达式。
Well, then let's look at the initial and final expressions for the entropy.
熵是衡量一个系统有序程度的量。
冲击波前方的熵密度是恒定的。
熵必须增加到最大值，就是这样。
是的，是熵，对吗？
我们来看看由熵驱动的过程。
对，熵！熵起了什么作用？
都是由熵驱动的。
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