एन्ट्रॉपी एक धारणा है जो एक ग्रीक शब्द से आती है जिसका अनुवाद "वापसी" या "परिवर्तन" के रूप में किया जा सकता है (जिसका उपयोग आलंकारिक रूप से किया जाता है)।

उन्नीसवीं शताब्दी में क्लॉसियस ने भौतिकी के क्षेत्र में अवधारणा को गढ़ा था जो एक गैस के अणुओं में देखे जा सकने वाले विकार को मापता है। तब से, इस अवधारणा का उपयोग कई विज्ञानों में अलग-अलग अर्थों के साथ किया जाएगा, जैसे भौतिकी, रसायन विज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान, गणित और भाषा विज्ञान ।

कुछ परिभाषाएँ हैं:

एन्ट्रापी थर्मोडायनामिक भौतिक मात्रा हो सकती है जो हमें एक सिस्टम में निहित ऊर्जा के गैर-उपयोग योग्य हिस्से को मापने की अनुमति देती है। इसका मतलब यह है कि ऊर्जा के इस हिस्से का इस्तेमाल नौकरी पैदा करने के लिए नहीं किया जा सकता है।

एन्ट्रॉपी को एक प्रणाली के विकार का माप भी समझा जाता है । इस अर्थ में, यह एकरूपता के साथ जुड़ा हुआ है।

रासायनिक यौगिक के गठन की एन्ट्रापी को उसके प्रत्येक घटक तत्वों के अनुरूप माप कर स्थापित किया जाता है। गठन का एन्ट्रापी जितना अधिक होगा, उतना ही इसके गठन के अनुकूल होगा।

सूचना के सिद्धांत में, एन्ट्रॉपी अनिश्चितता का माप है जो संदेशों के एक सेट से पहले मौजूद है (जिनमें से केवल एक ही प्राप्त होगा)। यह उस सूचना का एक माप है जो अनिश्चितता को कम करने या समाप्त करने के लिए आवश्यक है।

एन्ट्रापी को समझने का एक और तरीका है , प्रेषित प्रतीकों में निहित जानकारी की औसत मात्रा । "The" या "that" जैसे शब्द एक पाठ में सबसे अधिक बार आने वाले प्रतीक हैं लेकिन, फिर भी, वे ऐसे हैं जो कम जानकारी का योगदान करते हैं। जब सभी प्रतीक समान रूप से संभव हो तो संदेश में प्रासंगिक जानकारी और अधिकतम एन्ट्रापी होगी।

भाषाविज्ञान के क्षेत्र में प्रवेश

जिस तरह से एक प्रवचन में जानकारी का आयोजन और प्रसार किया जाता है, वह भाषाविज्ञान के लिए अनुसंधान के सबसे अधिक प्रासंगिक और अतिसंवेदनशील विषयों में से एक है। और एंट्रोपी के लिए धन्यवाद संचार का गहरा विश्लेषण किया जा सकता है।

लिखित संचार के मामले में, समस्या का विश्लेषण करने के लिए सरल है (मूल इकाइयों, पत्र, अच्छी तरह से परिभाषित हैं); यदि आप संदेश को अच्छी तरह से समझना चाहते हैं, तो आप इसे सही ढंग से व्याख्या कर सकते हैं और शाब्दिक और आलंकारिक दोनों को समझ सकते हैं। लेकिन मौखिक भाषा में, चीजें थोड़ी बदल जाती हैं, कुछ जटिलताएं पेश करती हैं।

मौखिक प्रवचन में कोड के मूल तत्वों को निर्धारित करना आसान नहीं है ; शब्द उनके अनुसार अलग-अलग ध्वनि करते हैं और इसी तरह, उनके अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं। यह पर्याप्त नहीं है, इसलिए, उन्हें मुखर और व्यंजन स्वरों में वर्गीकृत करना क्योंकि यह हमें यह समझने की अनुमति नहीं देगा कि जानकारी का आयोजन कैसे किया जाता है, उदाहरण के लिए, यदि मुखर स्वरों को दबा दिया जाता है, तो संदेश को समझना संभव नहीं है।

विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय में किए गए एक अध्ययन के अनुसार, मौखिक कोड को अलग करने और समझने का एक अच्छा तरीका ध्वनि संकेतों के वर्णक्रमीय विघटन के माध्यम से है। इस तकनीक के लिए धन्यवाद, हम यह समझने की कोशिश करते हैं कि कोक्लीअ फिल्टर कैसे करता है और इसका विश्लेषण करता है कि इसमें क्या आता है। कोक्लीअ हमारे कानों का वह हिस्सा है जिसमें ध्वनियों को विद्युत संकेतों में बदलने और उन्हें सीधे मस्तिष्क में भेजने का कार्य होता है।

इस प्रयोग को करने के लिए, माप की एक इकाई जिसे "कोक्लेयर स्केल पर वर्णक्रमीय एन्ट्रापी" के रूप में जाना जाता है (CSE) का उपयोग किया गया था, यह एक सिग्नल और उस से पहले के बीच संबंध स्थापित करने की अनुमति देता है ; पिछले एक से शुरू होने वाले सिग्नल की भविष्यवाणी करने के लिए क्या संभावनाएं हैं।

परिणाम लौटे कि अधिक समान दो संकेत हैं, दूसरे की भविष्यवाणी करना जितना आसान है ; इसका मतलब यह है कि हम जो जानकारी दूसरे से लेते हैं वह लगभग शून्य है। इसी तरह, वे एक-दूसरे से भिन्न होते हैं, दूसरी सिग्नल द्वारा प्रदान की गई जानकारी अधिक होती है, इसलिए यदि इसे समाप्त कर दिया जाता है, तो यह प्रवचन की समझ में काफी परिणाम देगा।