可逆计算（英语：Reversible Computing），是一种计算模型，它的计算过程是可逆的。在这种计算模型中，使用的能量很低，熵的增加会最小化，换句话说，它几乎不会产生额外的热。

可逆计算（英语：Reversible Computing），是一种计算模型，它的计算过程是可逆的。在这种计算模型中，使用的能量很低，熵的增加会最小化，换句话说，它几乎不会产生额外的热。

在可逆计算模型中，转换函数的前一个状态，与下一个状态之间的关系，是一对一的反函数。因此，它的逻辑门，除了产生出我们想要的答案之外，还需要包含许多额外的位元，用以记忆运算的历史。最早提出可逆计算的先驱，是IBM的工程师罗夫·兰道尔（Rolf Landauer）。

计算模型（computational model）是计算科学中的一个数学模型，它使用大量的计算资源来用计算机模拟研究一个复杂系统的行为。被研究的系统通常是一个复杂的非线性系统，这种系统不易取得简单、直观的解析解。相比于推导数学分析来解决问题，它是通过在计算机中调整系统参数并研究实验结果的差异来完成模型。模型的操作理论可以从这些实验来推断/推导。

常见的计算模型有天气预报模型、地球模拟器模型、飞行模拟器模型、分子蛋白质折叠模型和神经网络模型。

转换函数（英语：Transition function），又译为转换函式，在数学上，它有数种不同的意义：

在拓扑学中，转换函数是座标卡之间的同胚。假定有两个座标卡(Ui, φi) 与 (Uj, φj) ，它的转换函数定义是

对某些集合来说，F被涵盖在拓扑学中。可参阅纤维丛与图册 (拓扑学)，来得知更多的细节。在计算理论中，转换函数意指，一个有限状态机，或图灵机，状态改变的函数。

化学及热力学中所指的熵（英语：Entropy），是一种测量在动力学方面不能做功的能量总数，也就是当总体的熵增加，其做功能力也下降，熵的量度正是能量退化的指标。熵亦被用于计算一个系统中的失序现象，也就是计算该系统混乱的程度。熵是一个描述系统状态的函数，但是经常用熵的参考值和变化量进行分析比较，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。

熵的概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。克氏定义一个热力学系统中熵的增减：在一个可逆过程里，被用在恒温的热的总数（），并可以公式表示为：

克劳修斯对S予以“熵”（希腊语：εντροπια，entropia，德语：Entropie，英语：entropy）一名，希腊语源意为“内向”，亦即“一个系统不受外部干扰时往内部最稳定状态发展的特性”。与熵相反的概念为“反熵”（希腊语：εκτροπια，ektropia，源意“外向性”；德语：Ektropie；英语ectropy）。

1923年，德国科学家普朗克来中国讲学用到entropy这个词，胡刚复教授翻译时灵机一动，把“商”字加火旁来意译“entropy”这个字，创造了“熵”字，（音读：shāng），因为熵是Q除以T（温度）的商数。

值得注意的是，这条公式只牵涉到熵的增减，即熵一词只是定义为一个添加的常数。