这样,数学问题就归纳为
Max:logW({Tij}) (17.31)
该式意味着对logW({Tij})取最大值。
这样:
这3个公式在前面已表述过,之所以重新提及,是为了以下推导的方便。该问题可使用“拉格朗日乘子”解出:
Tij=AiBjOiDje-βCij (17.35)
I=1,2,…,N
j=1,2,…,N
式中Ai和Bj是更为复杂一些的因子,被列出为:
以上3式即为威尔逊熵函数的基本形式。在本阶段阐述中所得到的最为重要的一点,即每一个Tij可被估计成{Oi},{Dj}和{Cij}的一个函数。变量C明确地被隐含在参数β中,并以一种负指数函数e-βCij的形式出现。随着C的增加,β将减小;反之亦然,因此我们也称β为“衰减系数”。
其次,根据已经发现的定则,有下述关于熵的表达式:
S=KlogW (17.38)
式中W为前述的微观状态总数;S为熵的测度。这也就是威尔逊熵最大原理的命名所在。应当注意的是我们使用了logW而不是W,这只是为计算的需要,并不改变原来含义的本质。
以上我们通过例证和推导,得到了威尔逊原理的基本形式。无论是一般的数学表达式,还是关于熵的表达式,均说明在人文地理过程中,通过严格的推理和演绎,有可能将还没有认识的表象,纳入定量的和精确的原理之中,并以此去认识事物的本质。为了对威尔逊熵最大原理的地位和价值,有更加确切的评价,很有必要将此原理与人文地理中已发展的理论联系在一起,并从中探讨它们之间的渊源和比较其间的异同。因为在人文地理领域中,还涉及到更多的关于空间互相作用模型以及流的现象,所以这种比较就更加有必要了。
关于人文过程中的空间互相作用,已经发展出了一族从形式到内容均十分相似的模型,威尔逊的熵最大原理也是其中之一。从以下的分析中,读者自可看出我们特别指出这一点的意义。为此,将有可能把空间互相作用模型的发展历史,作一十分简要的总结,其中,特别要强调在人文地理学中经常使用的引力模型。
人文地理研究中的引力模型的提出,受到了牛顿引力定律的启示,并应用类似于牛顿引力定律的条件,描述了诸如吸引力、可接近性、地理梯度等术语。首先,让我们看图17—12所表示的内容。
图17-12 引力模型与空间作用模型的对应
图17—12所示,符号Oi和Dj,相应于质量m1和m2,Tij相当于二者之间的作用力(与F12等价),距离d12则由交通费用成本Cij所代替(也可使用二者之间的任何其它障碍去表达)。于是,在牛顿引力定律的形式下,
G为某个相应的常数。与此相对应的,在人文地理中的规律也可表示为:
K为相应的常数。对牛顿引力定律中的平方项,在人文地理的引力模型中具有某些任意性,因此平方2,可以改成用某个参数n代替,这样一来,式子就改成为: