불균형의 척도로 를 쓰는 이유: 일 때 정확히 0, 대칭적으로 증가. 불균형의 “양”은 net current 로 가중하므로, 두 개를 곱한 가 각 엣지의 기여가 된다.
또한 와 는 항상 같은 부호이므로, 모든 항이 비음수 → . 열역학 제2법칙이 자동으로 나온다.
EPR의 분해: LDB를 이용한 유도
를 전개한다:
LDB 조건 를 대입하면, EPR이 두 항으로 분리된다:
가 Shannon 엔트로피 시간미분임을 유도
Shannon 엔트로피를 로 정의하면, 시간미분은:
마지막 등호는 이기 때문이다. → 아-하!!!
여기에 마스터 방정식(continuity equation, 식 2)을 대입한다:
따라서:
와 인덱스를 교환하는 대칭화 트릭을 쓴다. 이므로:
이것이 정확히 식 (3)의 와 같다. 즉:
비평형 정상 상태에서
정상 상태(stationary state)에서는 이므로 . 따라서:
정상 상태에서의 모든 엔트로피 생성은 환경으로 나간다. 단, net current 일 수 있으므로(비평형 정상 상태), 일 수 있다.
Questions & Insights
논문 6페이지 중에서
1D random walk에서 1 step 을 진행할 때 위의 공식과 같이 엔트로피가 생성된다고 한다.
Q: biased random walk에서 선호하는 방향으로 이동할수록 엔트로피가 감소해야 하지 않나? 더 규칙적이고 무작위성에서 멀어지는 거니까.
A: 그건 시스템의 엔트로피를 떠올린 것. 여기서 는 우주 전체(시스템+환경)의 엔트로피다. biased walk의 방향성은 ATP 같은 외부 에너지 투입에서 비롯되고, 그 에너지가 환경으로 열로 흘러나가며 환경의 엔트로피를 올린다. 시스템 안에서 입자가 규칙적으로 움직이는 것처럼 보여도, 그 규칙을 만들기 위해 환경에 훨씬 많은 무질서가 생긴다.에서 분자가 (선호 방향)인 이유는 LDB에서 직접 나온다: .