Gibbs algorithm
شماریاتی میکانکس میں، گبز الگورتھم، جو جے ولارڈ گبز نے 1902 میں متعارف کرایا تھا، تھرموڈینامک سسٹم کے مائیکرو اسٹیٹس کے شماریاتی مجموعے کے لیے امکانات کی تقسیم کو منتخب کرنے کے لیے ایک معیار ہے جس میں امکانات کی تقسیم کے تابع اوسط لاگ امکانات کو کم سے کم کیا جاتا ہے جو معروف میکروسکوپک مقداروں کے مطابق رکاوٹوں (عام طور پر متوقع اقدار) کے ایک سیٹ کو پورا کرتا ہے۔ 1948 میں، کلاڈ شینن نے اس مقدار کے منفی کی تشریح کی، جسے انہوں نے انفارمیشن اینٹروپی کہا، امکان کی تقسیم میں غیر یقینی کی پیمائش کے طور پر۔ 1957 میں ای۔ ٹی۔ جینز نے محسوس کیا کہ اس مقدار کی تشریح کسی بھی چیز کے بارے میں گمشدہ معلومات کے طور پر کی جا سکتی ہے، اور گبز الگورتھم کو زیادہ سے زیادہ اینٹروپی اور زیادہ سے زیادہ اینٹروپی تھرموڈینامکس کے اصول کے ساتھ غیر توازن والے نظاموں میں عام کیا۔ طبیعیات دان گبز الگورتھم کو دی گئی رکاوٹوں کے لیے گبز کی تقسیم کو لاگو کرنے کے نتیجے کو کہتے ہیں، خاص طور پر گبز کا گرینڈ کینونکل انسمبل اوپن سسٹمز کے لیے جب اوسط توانائی اور ذرات کی اوسط تعداد دی جاتی ہے۔ (پارٹیشن فنکشن بھی دیکھیں)۔ گبز الگورتھم کا یہ عمومی نتیجہ پھر زیادہ سے زیادہ اینٹروپی امکانات کی تقسیم ہے۔ شماریات دان اس طرح کی تقسیم کو متغیر خاندانوں سے تعلق رکھنے کے طور پر شناخت کرتے ہیں۔ حوالہ جات شماریاتی میکانکس ذرات کے اعداد و شمار اینٹروپی اور معلومات