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　　越窄，原子会有更大概率较均匀地分布在空间中，这和我们的生活经验相符——空气可以自发地扩散，而不会自发地收缩，我们几乎不可能遇到空气原子都集中到一处而导致人憋死的情况。”

　　一通讲述过后，马哨让人们的目光重新回到玻尔兹曼公式：“现在我们可以理解这道公式的含义了，一个系统熵最大时，也就是处在最混乱、对应微观状态数最多的宏观状态。”

　　场面安静了一会。

　　大多数人听得似懂非懂，并没有立刻理解玻尔兹曼熵的奥妙。

　　这也是情理之中，毕竟马哨刚刚给出克劳修斯熵，不少人连克劳修斯熵都还没弄明白呢。

　　但这难不倒马哨，作为一个老师，这种状态他在所有学生身上都看到过。

　　他的解决办法很简单，就是不断地举例子、打比方、出题目，如同工程师训练人工智能那样，向学生的脑海中灌输大量的数据并进行标记。

　　这可能是唯一的办法，毕竟很多认知是难以言表的，只能通过训练的方式获得。对多数人而言，密集的试错与迭代的都是专业学习必须经历的一个阶段。

　　于是马哨开始了风暴般的讲解，提出了日常生活中的诸多案例，并出题考察，完完全全是一幅老师讲课的姿态。

　　他完全有资格这么做，作为一个一百八十年后的优秀教师，倘若他都不能教导这些十九世纪的前辈，大概只能说明人类是个没有长进的种族。

　　随着授课的进行，即使是教授们自己也不得不承认，眼前的这个拥有黄色面孔的印第安酋长，是一位无可挑剔的导师。

　　在这个当今世界的学术殿堂里，他的每一个声调都仿佛是古希腊圣贤的回响。

　　最终，除却少数不学无术的混子教授，以及法拉第这种严重偏科的物理学家，在座的听众们大多理解了玻尔兹曼熵的概念。

　　只不过，理解并不意味着认同。

　　“各位还有什么疑问吗？”马哨说道，并稍稍收敛了老师的姿态，以便让自己看上去谦逊一些，“有疑问的同……嗯，朋友可以举手示意。”www.jieshengit.com

　　话音刚落，就有一个三十出头的男子举手示意，他的位置比较靠后，这让他不得不站起来，显然不是什么资历深厚的学者。

　　“怎么称呼？”马哨随口道。

　　“乔治·布尔。”男子说。

　　听到这个名字，马哨不禁怔了一下。

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