熵增加原理在组织系统中的科学应用
熵增原理的物理意义及应用
熵增原理的物理意义及应用熵是一个关于系统状态的物理量，描述了系统的混乱程度，熵增原理是热力学基本原理之一，它告诉我们，任何一个孤立的系统，在不受外界影响的情况下，其熵会持续增加，系统的有序性将不断降低，最终趋向于混沌状态。
下面将从物理意义和应用两个方面阐述熵增原理。
一、熵增原理的物理意义熵增原理表述了孤立系统中的热力学性质，它是在孤立系统中总能量不变的条件下，系统状态的演化规律。
在热力学系统中，能量不会从一个温度低的物体自发地流向一个温度高的物体，而是必须通过某种过程来进行。
而当这个过程发生时，总是要付出代价的，因为系统总是趋向于相对稳定的状态。
熵增原理告诉我们，当物质发生自由演化的过程时，总是不可避免地会产生熵增，从而降低了整个系统的有序性。
熵增原理体现了自然界不可逆性的本质特征。
二、熵增原理的应用除了在物理学中发挥着重要作用之外，熵增原理还被广泛应用于其他领域：1. 生态学中的应用生态学研究的是生物和环境的相互作用，在自然界中，有机体可以以多种途径获取能量，而获得这些能量的途径互相影响，从而影响整个生态系统的平衡状态。
熵增原理告诉我们，如果生物在获取能量的过程中没有限制，那么生态系统最终会因为熵增而失去平衡，形成混沌状态。
因此，为了保护生态系统的平衡，需要采取措施对能量的获取进行限制和管理。
2. 信息学中的应用信息学研究的是信息的传递和处理，而熵可以用来衡量信息的随机性和失真程度。
在信息学中，认为熵增反映着信息的丢失和不可恢复性，因此熵增是信息熵不可逆性的基础。
有关信息传递、编码和压缩的理论，基本要求是最大限度地避免信息损失和熵增。
3. 社会学中的应用社会学研究的是人类群体之间的互动和行为规律，而熵增原理可以用来解释人类行为和组织行为的不可逆性。
人类的群体行为同样受到自由演化的影响，会产生类似于物质的熵增效应，同样会降低组织的有序性。
因此，社会学家需要采取一些措施来缓解这种熵增效应，保持社会的有序性。
熵增原理及其意义
熵增原理及其意义热力学中，熵增原理是一个基本理论，也是在物理、化学、生物学等学科中常常使用的一个概念。
熵增原理是指在孤立系统中，熵会随着时间的推移而不断增加。
这个概念是由19世纪末德国物理学家卡尔·魏尔斯特拉斯（Karl Weierstrass）所提出的。
我们可以从以下几个方面来阐述熵增原理及其意义：1. 熵的定义和熵增原理的概念熵的一个简单的定义是系统的无序程度。
一个孤立系统的熵是一直增加的，熵增原理是由于几个因素的综合作用，其中最主要的原因是自发的、无序的转化过程。
在化学反应、自然界、日常生活中，几乎所有转化过程都是不可逆的。
熵增原理告诉我们，这些过程会增加系统的无序程度，以此为基础原理，可以预测许多物理和化学现象。
2. 熵增与能量转化的关系熵增原理和能量转化之间存在密切的关系。
当热量从高温物体流向低温物体时，能量会被传递，但熵增加。
如果一个物体所含能量被转化为无用热能，我们就可以说熵增加了。
因此，如果想要阻止热量从高温物体到低温物体的流动，需要向系统提供能量。
这个难题被称为热机效率问题。
3. 熵增与自组织的原理熵增原理还与自组织的原理有着密切的关系，这能解释许多生命现象。
自组织系统往往表现出自我组织和无序转化过程，这是一个非平衡态的稳定状态。
传统的稳定状态是通过重力、摩擦等等力来保持的，而自组织则是通过无序转化过程来维持的，这是一个新类型的稳定态。
简而言之，熵增原理和自组织原理为设想和认识自然现象提供了新的思考路径。
4. 熵增原理的积极意义在科学和未来技术发展的过程中，熵增原理有着不可忽视的积极意义。
在其客观规律的基础上，科学家可以探索更多的物理和化学规律、社会经济规律等等。
掌握熵增原理的含义和应用，将有助于我们更好地认识、理解和利用我们生活中和科学界的更多现象、现象背后的规律、以及科技创新所发挥的更大作用。
总之，熵增原理是现代自然科学和社会科学领域中不可缺少的一个概念。
通过熵增原理，我们进一步认识到了自然界的复杂性，也为人们进一步研究探索自然规律和发展科技、创新提供了基础和保障。
增熵定律熵增定律
增熵定律熵增定律增熵定律，又称熵增定律，是一个在物理学、信息论和自然科学领域中广泛应用的原理。
下面就让我们一起深入探讨增熵定律，了解其背后的原理和指导意义。
熵是热力学中的一个数值，它描述了一个系统的无序程度或混乱程度。
当一个系统的熵增加时，系统的有序性降低，无序程度增加，混乱程度加剧。
根据增熵定律，对于一个封闭系统，熵的增加是不可逆的，即熵不会减小。
首先，让我们以一个生动的例子来说明增熵定律。
想象一下，你有一间整理得井然有序的卧室。
书籍整齐摆放在书架上，衣物被一字排开挂在衣架上，地上没有一丝尘土。
这是一个非常有序的状态，系统的熵非常低。
然而，当你开始使用这个房间时，熵开始增加。
你开始阅读一本书，将书放在桌子上，衣服逐渐脱下并丢在地上。
房间很快变得凌乱不堪，熵的增加使得无序性不断提高。
你可能会想要恢复房间的有序状态，但这需要付出额外的能量和努力。
这正是增熵定律的核心原理。
在物理学中，增熵定律可以解释为自然界中所有自发过程都会导致系统的熵增加。
这涉及到热力学第二定律，该定律指出在孤立系统中，能量总是自发地从高温区域流向低温区域，而从低温区域流向高温区域的过程是不可逆转的。
这一过程总是伴随着熵的增加。
除了在物理系统中，增熵定律也在信息论中起着重要的作用。
信息论是研究信息传输和存储的数学理论。
根据增熵定律，信息在传递和处理过程中会产生噪声，导致信息的无序性增加。
在信息传输中，我们常常需要进行纠错操作来降低噪声的影响，恢复信息的有序性。
增熵定律的指导意义在于提醒我们，在自然界和信息领域中，系统的有序性是需要付出额外能量和努力来维持的。
这可以应用到生活中的各个方面。
比如，在家庭生活中，保持房间的整洁需要定期的清理和整理工作，否则房间会逐渐变得混乱不堪。
在组织管理中，保持良好的秩序需要制定明确的规章制度和有效的管理手段。
另外，增熵定律还提醒我们，在信息处理中，我们需要通过纠错和校验来降低误差和噪声的影响，确保信息的可靠性和准确性。
热力学中的熵增原理与熵减原理
热力学中的熵增原理与熵减原理熵增原理与熵减原理在热力学中是至关重要的概念，它们帮助我们理解热力学系统的演化方向。
本文将对熵增原理与熵减原理进行详细讨论，并探索它们在热力学领域中的应用。
1. 熵的概念与定义在深入探讨熵增原理与熵减原理之前，我们先来了解一下熵的概念与定义。
熵是热力学中一个非常重要的状态函数，通常用符号S表示。
熵的概念最初由克劳修斯于1850年提出，它用来描述系统的无序程度或混乱程度。
2. 熵增原理的表述熵增原理是热力学中最基本的原理之一，它也被称为热力学第二定律。
熵增原理的表述可以简单理解为：孤立系统中的熵总是自发增加的，即孤立系统的无序程度会越来越高。
3. 熵增原理的解释熵增原理的背后是热力学中的微观原子或分子行为。
根据玻尔兹曼-符号耳曼熵公式S=klnW，其中S为熵，k为玻尔兹曼常数，W为微观状态的数量。
根据这个公式，当系统的微观状态数量增加时，系统的熵也会增加。
4. 熵增原理的应用熵增原理在热力学中有着广泛的应用。
其中一个重要的应用是在化学反应中。
根据熵增原理，当化学反应的产物的微观状态数量大于反应物时，反应会自发进行，从而使系统的熵增加。
5. 熵减原理的概念除了熵增原理，还有一个与之相对应的概念，那就是熵减原理。
熵减原理表明，在一些特定的条件下，系统的熵会减少，系统的有序程度会增加。
6. 熵减原理的解释熵减原理也可以通过微观粒子的行为来解释。
当系统的微观状态数量减少时，系统的熵也会减少。
这通常发生在一些非常有序的系统中，例如晶体的结晶过程。
7. 热力学中的局限性尽管熵增原理和熵减原理在热力学中有着广泛的应用，但它们并不能解释一些特殊情况，例如热力学系统的临界点和相变点的行为。
8. 熵增原理与熵减原理的统一最后，需要指出的是熵增原理和熵减原理并不是相互矛盾的。
它们可以统一在一个更为普遍的原理下，即耗散结构理论，该理论描述了复杂系统的演化方向和自组织过程。
通过对熵增原理与熵减原理的讨论，我们可以更好地理解热力学系统的演化规律。
统计物理学中的熵概念及其应用
统计物理学中的熵概念及其应用统计物理学是研究宏观物质系统的统计规律的一门学科，其中熵是一个重要的概念。
熵是描述系统的无序程度的物理量，也是热力学第二定律的核心概念之一。
本文将介绍统计物理学中的熵概念及其应用。
一、熵的定义和基本性质熵是一个描述系统无序程度的量度，可以用来衡量系统的混乱程度。
在统计物理学中，熵的定义可以通过微观粒子的排列方式来理解。
对于一个具有N个微观粒子的系统，其熵可以表示为S = k lnΩ，其中k是玻尔兹曼常数，Ω是系统的微观状态数。
熵具有一些基本性质，其中最重要的是熵的增加原理。
根据热力学第二定律，孤立系统的熵总是趋于增加，直到达到最大值。
这意味着系统的无序程度会不断增加，而不会减少。
这个原理在统计物理学中有着重要的应用，例如在研究热力学过程和相变等方面。
二、熵的应用1. 熵在热力学中的应用熵在热力学中有着广泛的应用。
热力学是研究热和能量转化的学科，而熵是描述热力学过程中能量转化的无序程度的重要概念。
熵的增加原理可以用来解释热力学过程中的一些现象，例如热传导、热平衡和热力学循环等。
2. 熵在信息论中的应用熵在信息论中也有着重要的应用。
信息论是研究信息传输和处理的学科，而熵在信息论中被用来衡量信息的不确定性。
对于一个随机变量X，其熵可以表示为H(X) = -Σp(x)logp(x)，其中p(x)是X取某个值的概率。
熵越大，表示信息的不确定性越大。
在信息论中，熵的应用非常广泛。
例如，熵可以用来衡量密码学中的密码强度，越高的熵表示越难以破解的密码。
另外，熵还可以用来衡量数据压缩算法的效果，越高的熵表示越难以压缩的数据。
3. 熵在复杂系统中的应用熵在复杂系统中也有着重要的应用。
复杂系统是由大量相互作用的元素组成的系统，例如大气系统、生态系统和金融系统等。
熵可以用来描述复杂系统的无序程度，以及系统内部的相互作用和信息流动。
通过熵的概念，可以研究复杂系统的稳定性、演化和自组织等现象。
熵在复杂系统中的应用可以帮助我们理解和预测复杂系统的行为，从而为相关领域的决策和管理提供科学依据。
《熵熵增原理》课件
02
在开放系统中，熵增原理可能不适用，因为系统可以通过与外
界交换能量和物质来降低熵值。
熵增原理主要适用于宏观尺度，对于微观尺度的系统，由于量
03
子效应和统计涨落的影响，熵增原理可能不成立。
熵增原理的证明
熵增原理可以通过热力学的基本 定律来证明，特别是第二定律。
性会增加。
在通信和数据压缩等领 域，熵增原理被用于理 解和优化信息的传递和
存储。
在经济学中的应用
熵增原理在经济学中可以用来描述资源的有效配置和市场的演化。
在市场经济中，熵增原理意味着市场自发地趋向于无序和混乱，这可以解 释为什么市场需要政府干预来维持秩序和稳定。
熵增原理还可以用来分析经济系统的演化和发展，例如产业演化和经济结 构的变化。
第二定律指出，在一个封闭系统 中，自发过程总是向着能量降低 的方向进行，即系统总是向着能
量耗散的方向发展。
根据热力学的基本公式，系统的 熵等于能量的无序度除以温度， 因此能量耗散的过程必然伴随着
熵的增加。
PART 03
熵增原理的应用
REPORTING
在热力学中的应用
1
熵增原理在热力学中是核心原理之一，它描述了 系统自发地从有序向无序演化的趋势。
生态学领域
在生态学领域，熵增原理可以用来研 究生态系统的复杂性和稳定性，为生 态保护和可持续发展提供理论支持。
THANKS
感谢观看
REPORTING
PART 04
熵增原理的挑战与展望
REPORTING
熵增原理的局限性
无法解释生命系统的自组织现象
熵增原理主要适用于孤立系统，而生命系统是一个开放系统，通过与外界交换 能量和物质来维持低熵状态，这使得熵增原理在解释生命现象时存在局限性。
熵增加原理在生态环境中的应用
熵增加原理在生态环境中的应用熵增加原理是热力学第二定律的基本原理之一，它表明任何封闭系统的熵都会不断增加，也就是系统的无序程度会逐渐增加。
在生态环境中，熵增加原理同样适用，因为生态环境可以被视为一个开放的生态系统，它是由许多不同的生物群落、水、大气和地理元素组成的。
生态环境的熵增加过程是由于生态系统内物质和能量的流动所导致的。
在生态系统中，物质和能量通过生物圈，非活性层和土层之间的交换来流动。
这些流动是通过生态系统内的能量和物质之间的相互作用而产生的。
这种流动使得生态系统不断地产生无序状态。
例如，一些物种的数量会不断增加，导致资源竞争，生态系统的稳定性也会逐渐降低。
然而，生态系统内的熵增加过程并不是一定的，它可以受生态系统内各个层次的生物和非生物的相互作用和调节。
比如，生态系统中的许多组成部分可以通过共同协作，以一种有组织的方式进行能量和物质的交换，这样就可以减少熵的增加。
这种共同作用包括诸如生态系统中繁殖和寄生作用等方面。
在生物圈之间的各类关系中，共生关系和食物链联系是最为直观的例子。
共生关系是两个不同物种之间互利共存的现象，食物链联系是生态系统内物种之间的相互依存关系。
另外，人类活动对生态环境的影响也是不可忽视的。
人类活动会导致生态环境内的物质和能量流动的极度不平衡，导致生态系统的熵增加加速。
例如，过度的采伐和捕捞会导致物种灭绝和生态系统的崩溃，这样会导致生态系统的熵增加进一步加速。
更严重的是，污染和环境退化也将使得生态系统的熵不断增加，并最终引发严重的环境危机。
因此，我们必须认识到生态环境中熵增加的重要性，采取措施减少生态系统内物质和能量流动的紊乱程度。
这包括加强环境治理和保护生态系统可持续发展的措施，包括建立合理的资源利用和保护机制、加强监管、推广科技创新等。
只有这样才能促进生态系统内物质和能量的平衡和有序流动，使得生态系统能够在熵增加的背景下，发展出可持续的生态环境。
企业管理熵的提出与应用浅述
企业管理熵的提出与应用浅述2007-01-11企业管理熵的提出与应用浅述机动工程部叶何文摘要：本文就企业管理熵的提出和应用做些初步探讨，用管理熵的方式分析解决企业管理中存在的问题，以适应不断发展的管理需要。
关键词：管理熵竞争要素企业熵流企业价值0前言企业竞争优势依附于企业竞争能力，对竞争优势要素的良好管理则以竞争力体现出来，其中管理是关键，是企业历来也没有停止过的、应重点分析的对象。
企业是一个开放、复杂的系统，存在着大量的、庞杂的信息。
企业管理其实是对信息准确地、有效地、确定地处理和传递，企业的运作过程就是针对描述竞争力要素状况信息的收集、加工、传递、储存和利用的过程。
如果企业没能有效地将信息分类和处理，管理职能就无法顺利进行，管理效率免不了遭到严重的损失，直接影响到企业的市场生存能力和竞争力，有必要对企业系统运用分析工具进行探讨和改进。
1管理熵的提出从系统角度来说，企业系统和热力学系统，有着太多的相像，如成员数的大量性、不确定性和不可逆性等等，它决定了系统与系统之间可以相通。
熵概念是热学中反映热过程方向的物理量，是量度能量的退化或进化的，而管理熵则是用于描述企业经营对竞争要素管理过程中企业所表现的状态。
企业是一个开放系统，而且具有层次性，在每一个层次里企业自然存在最优的状态。
熵就像人的年龄一样不随个人意志而不断增加，但可以通过科学的学习、锻炼和饮食等途径强健身体组织和机能，使身体处于良好状态，并在成熟阶段孕育新的生命，使人类的生命得以延续和进化。
企业也一样具有这样的性质，所以针对企业系统提出用管理熵来描述企业管理现状、发展趋势和如何寻求最优状态，运用管理熵这一分析工具对企业内外竞争要素信息进行处理，以求企业科学地规避风险，不断提升竞争力，实现可持续发展。
从竞争优势角度考虑，一般制造业企业管理熵的数学模型表达式如下：)(VIEϕ=式中：Ｉ－销售收入；Ｖ－品牌价值。
最优管理熵意味着在适当的约束条件下，企业系统达到最佳经营稳定状态，企业价值达到阶段最大化。
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熵增加原理在组织系统中的科学应用［摘要］论文将广义熵增加原理应用于组织系统，分析了热熵和信息熵的博弈关系，并根据组织运行的实际情况提出了降低组织系统熵值的途径，这对于有效降低组织系统的不确定度和无序度有积极的意义。
［关键词］组织热熵信息熵熵增加博弈组织膨胀是现代社会的一个普遍现象。
人们一般比较关注组织的人员、物质、能量等，而很少去关注组织系统的熵增加问题。
实际上，对于一个组织系统来说，熵值越大，无序度（混乱度）就越大，内耗加剧，绩效就会越低，进而影响组织的生存与发展。
目前有不少专家、学者研究了组织系统的熵值，主要集中于管理熵，组织架构对于熵值的影响等。
例如，马扬等（2004）从熵理论的基本原理出发，探讨了科研组织管理熵的内涵与特征，分析了影响科研组织管理熵流的基本因素，建立了相应的计量模型，对科研组织的管理工作提出了新的理论思考[1]；高璇等（2004）以复杂系统中的“熵定律”来阐述企业组织的一些结构特征及行为规律，并以此理论为基础探讨企业的可持续发展之路[2]；张言彩（2003）把熵理论的时效熵和质量熵概念应用于组织结构的优化设计，从量化的角度，以通用电气集团公司和国际商用机器公司的组织结构为例，比较两公司组织结构的时效熵和质量熵，得出通用电气集团公司的组织结构有序度优于国际商用机器公司组织结构有序度的结论[3]；辛志红等（2006）分析了开放系统中子系统信息与系统信息之间的关系，建立了企业组织系统演进的熵模型[4]；艾新波等（2005）分析了组织结构对组织内部信息流的影响，从信息流的时效性和准确度两方面构建了组织结构的有序度评价模型，通过引入信息流的时效和质量的概念，对比分析塔式结构和扁平化结构的有序度，得出扁平化结构有序度优于塔式结构有序度的结论[5]。
本文试图将广义熵增加原理应用于组织系统，通过分析热熵和信息熵对组织运行的影响，进而探究降低组织系统熵值的措施，开辟一条从新的角度、新的视野去研究组织系统得以有序运行的途径。
1.广义熵增加原理[6-10]熵（克劳修斯称之为“entropy”）是组成系统的微观粒子的无序性（或混乱度）的量度。
一般认为，熵有热力学熵和信息熵两种形式。
1.1热力学熵（Energetic Entropy）。
熵在物理学中用S表示，它是热力学几率W的函数，即S=f(W)。
克劳修斯从宏观角度论述了热力学熵增加原理，他指出：当热力学系统从一个平衡态I（Initial）经过绝热过程到达另一个平衡态T（Terminal），它的熵永不减少，即对于可逆过程来说，对于不可逆过程来说玻尔兹曼从微观角度论述了热力学熵增加原理，他提出了热力学熵计算公式：其中k为玻尔兹曼常数，W为热力学几率。
该式揭示了熵的统计意义：热力学几率W越大，即某一宏观态所对应的微观态数目越多，系统内的分子热运动的无序性（混乱度）就越大，熵值越大。
综合克劳修斯和玻尔兹曼的研究，可以得出这样的结论：在孤立系统中发生的任何不可逆过程都将导致熵增加，而在孤立系统中发生的一切可逆过程，其熵不变，即△S≥0。
1.2信息熵（Information Entropy）。
信息是物质系统本身的三种属性（质量、能量、信息）之一，是系统本身有序度（肯定度）大小的量度。
信息量表示解除事态不确定性的量度。
信息熵则是指信息量的缺失。
信息量相当于负熵，即信息熵Si的减少意味着信息量I的增加，即现代信息论将信息熵定义为：i为信号的序号，Pi为每个信号的可能性（或精确性）概率，其中对数的底是不定的，可取2，e，10等。
本文将要考虑的信息熵为二元信源的信息熵，精确性概率不小于0.5，因为我们追求的是较高的信息精确率和较低的信息熵值。
1.3广义熵增加原理。
现代信息论创始人香农（C.E.Shannon）在传统意义上的热力学熵增加原理基础上引入了信息熵，使之扩展为广义熵增加原理。
该原理可用公式表述为：广义熵增加原理表明，系统的熵由热力学熵和信息熵两部分组成。
当向组织系统中引入信息流时，信息量增加，信息熵就会减少，整个系统的熵值也会减少，从而系统趋于有序。
2.广义熵增加原理应用于组织系统分析根据玻尔兹曼熵的计算公式当热力学几率W越大，即某一宏观态所对应的微观态数目越多，系统内的分子热运动的无序性就越大，熵就越大。
将该理论应用于组织系统表明，某一组织系统内的要素（包括人员、物质、能量等）越多，则组织系统的无序性就越大，热熵越大。
组织系统大都有不断膨胀的趋向。
当组织系统在扩张时，其内部要素（包括人员、物质、能量等）越积越多，尽管扩张能够带来规模效应，但是由于组织系统内的要素增加，组织系统的热熵在无形中就增大了，组织系统开始走向无序和混乱，如果组织系统一直是孤立和封闭的，则组织系统必将走向灭亡，这是一个不可逆转的过程，就像生物要走向衰老和死亡一样，无可避免。
人可以通过一些健康养生的方法延长寿命，组织系统也可以通过引入信息流降低信息熵的方法，来延长组织系统的生命周期。
根据信息熵的计算公式：可知当可能性概率Pi越大，则信息量I就越大，信息熵Si 就越小，从而可以使系统的熵值减小。
但是，信息熵Si是不可能无限减少的，因为信息量I增加到一定程度会造成信息的“超负荷”，这会导致人们对于所传递的信息麻木不仁。
例如，基地组织在袭击包括世贸大楼等美国多个重要目标时，美国政府事先曾获得相关信息，但是面对信息的超负荷，这些重要信息被忽视了。
这就说明，当信息量过多时，人们可能会忽视某些重要信息而将之束之高阁，此时信息熵Si将不再减小。
以上分析过程可用曲线图1表示：当信息量I增加到“满负荷信息量”I*处，信息熵Si达到最小值而当信息量I继续增加的时候，信息熵Si则不再减小，保持不变。
同时，根据最大熵原理，二元信源的信息熵的最大值为，当且仅当Pi=0.5。
根据以上分析，我们可以得出这样的结论：组织系统不能无限扩张，因为无限扩张必然导致热熵Se无限增大，此时即使引入大量的信息流，不断降低信息熵Si，但由于信息熵Si是不可能无限减少的，它是有限度的，当信息熵的减少量不足以抵消热熵的增大量此时的热熵Se将会不受约束的增大，从而整个系统的熵值也不断增大，最终必然导致组织灭亡。
以上分析过程可用图2表示。
图中处，信息量I达到最大值，即信息熵Si达到了最小值，不再减少，设此时信息熵最小值为：，则此后Se在不断增大的过程中，信息熵不再减少，系统的总熵值将随着Se的增大而增大，则成为一个常量，不再减少。
当Se增加到处，组织可能走向衰亡。
3.热熵、信息熵关系博弈及其实际应用对于组织系统来说，无论是热熵还是信息熵，低熵都是上策。
当热熵和信息熵都比较小的时候，组织系统总熵值最小，此时组织的有序性最高，效率也最高。
但在实际生活中，这种状态出现或者保持的可能性是很小的，或者是热熵高信息熵低，或者是信息熵高热熵低，或者是热熵信息熵都很高，热熵和信息熵都比较低的理想状态不是一种稳态。
一般来说，组织系统在热熵或者信息熵增大到一定程度时，其内部会出现一定程度的混乱和无序，效率降低，决策者会采取某些措施去降低熵值（尽管他可能不知道什么是熵）。
对于热熵大而信息熵小的组织来说，决策者意识到自身规模过大，机构臃肿，办事效率降低，会采取“瘦身”策略，精简机构，裁汰冗员；而对于热熵小信息熵大的组织来说，决策者会注意引进信息流，减少信息不对称现象，降低信息熵。
这两种状态也都没有达到平衡，不是稳态。
当决策者没有意识到熵对于组织系统的巨大影响时，组织规模会不断扩张从而导致热熵增加，同时信息传递受阻，信息熵增高，组织系统会走向热熵和信息熵都较高的高熵状态，最终组织系统会不断趋向“热寂”状态，也即走向衰亡。
根据上述分析，我们可以为组织系统建立这样一个热熵——信息熵矩阵（Energetics Entropy—Information Entropy,简称EIE矩阵）。
如图3所示即为热熵—信息熵矩阵。
第Ⅰ象限：热熵（EE）较大，信息熵（IE）较小，笔者称之为问题类组织。
该类组织由于盲目扩大组织规模，致使热熵（EE）较大，但是内部信息沟通较为通畅，信息熵较小。
第Ⅱ象限：热熵（EE）较小，信息熵（IE）较小，笔者称之为明星类组织。
该类组织目前规模相对较小，因而热熵（EE）较小，同时内部信息沟通较为通畅，信息熵较小。
该类组织运行效率较高。
第Ⅲ象限：热熵（EE）较大，信息熵（IE）较大，笔者称之为衰亡类组织。
这类组织在发展过程中盲目地扩大规模而忽视了热熵（EE）增加问题，同时由于组织不注意信息畅通有序从而信息熵（IE）也很大，这样的组织已进入“热寂”状态，如不进行彻底改革，将很快走向衰亡。
第Ⅳ象限：热熵（EE）较小，信息熵（IE）较大，笔者也称之为问题类组织，这类组织规模较小，因而热熵较小，但内部信息流动不畅，信息熵（IE）很大。
针对EIE矩阵四个象限的不同情况，组织可以采取不同策略：（1）发展策略：该策略适用于明星类组织，这类组织热熵（EE）和信息熵（IE）都很小，有很大发展潜力，可以适当扩大规模，但要注意降低信息熵（IE）以与之相协调，保持总熵值相对稳定。
（2）调整策略：该策略适用于两个问题类组织，前一个问题类组织热熵较大而信息熵较小，可以采取“瘦身”策略，适当缩小规模，降低热熵，转变为明星类组织；第二个问题类组织热熵较小而信息熵较大，可以通过引进信息流，降低信息熵，转变为明星类组织。
（3）退出策略：对于衰亡类组织，需要进行彻底改革，如果改革的成本和阻力太大，宜采取退出策略。
应当看到，一个组织在EIE矩阵中的位置不是固定不变的，它会随着内外部环境的改变而发生变化，因此要用发展的眼光看待组织变动，图三中的箭头方向即为组织在EIE矩阵中的变化路线：明星类组织如果不注意保持，导致热熵或信息熵增大，很可能转变为问题类组织；问题类组织经过调整，可能转变为明星类组织，如果对问题视而不见，熵值继续增大，可能转变为衰亡类组织。
4.降低组织系统熵值的途径与时机通过对组织系统的热熵和信息熵的分析，我们可以考虑从以下途径降低熵值。
4.1降低热熵。
由于热熵值与组织要素量成正相关，在组织系统扩大的时候，就不可避免地增加了热熵值，即热熵与组织规模正相关，因此不能一味地盲目扩大组织规模，在扩张组织规模的时候要考虑组织的热熵增加问题，要在组织规模扩大和热熵之间找到最佳结合点。
不妨设组织规模（S）扩大的增量为则所获得的利润的函数，即热熵增加所损失的收益也为增量的函数，即。
如图4，当△E1=△E2的时候，组织就处于最佳规模和最佳熵值的结合点S*上，此时组织能够获取最大收益；当△E1>△E2的时候，组织还有扩大规模的余地；而当△E1IC，则I=IE-IC>0，此时引进信息流是合算的；反之当S>S*时，由于信息量达到了超负荷状态，人们对于信息流已经麻木而将之束之高阁，则信息熵（EE）不再变化，IE也保持不变，IC则因为不断引进信息流而不断增大，因此，I=IE-IC<0，此时再引进信息流是不合算的。