等熵是一个体系从状态1变化到状态2的过程中，若其熵值不变，则称此为等熵过程，所经历的变化称为等熵变化。

可逆的绝热变化，体系的熵值不变，是等熵变化。

在工程上作为与真实绝热过程比较用的标准工况。例如喷管可视作绝热过程，而等熵过程将代表其最佳的工况。

等熵过程常用来分析透平和压缩机的最大输出功和最小输入功。

发电厂设计中多采用这种方式求取某一系统的设计参数。

熵增定律仅适合于孤立体系，这是问题的关键。虽然从处理方法上讲，假定自然界存在孤立过程是可以的。但是从本质上讲，把某一事物从自然界中孤立出来，就使理论带上了一定的主观色彩。实际上，绝对的联系和相对的孤立的综合，才是事物运动的本来面目。那么，当系统不再人为地被孤立的时候，它就不再是只有熵增，而是既有熵增，又有熵减了。如果说熵增是混乱度增加，而熵减是有序度增加的话，那么，真正的过程必然是混乱与有序的综合过程。因而，系统就必然出现熵增和熵减诸种情况。

一个中心问题出现了，在系统状态 ( 点 ) 上的熵增和熵减过程中，是否存在一个不动点 , 使熵增和熵减达到平衡 ( △ S=0) 。

在孤立体系中，平衡状态也是熵增为零。当进行研究的时候，一旦熵增 ( 减 ) 等于零，我们似乎就觉得比较满意了。熵增 ( 减 ) 为零，熵为常数。常数还有什么研究的必要呢 ? 放在公式中就行了。然而，问题并不简单。信息熵等于常数，并不是其它量等于常数。物质、能量的出入使事物的质能变化不是一个常数。如果我们过去往往在物质、能量一定的前提下来讨论熵增加的话，那么，我们是否忽视了一个问题，即在熵恒定的情况下来讨论物质、能量的变化呢 ? 更进一步说，如果自然界存在这一类过程，即熵恒定的过程，再结合到质、能守恒，那么，我们就有了这样一组十分满意的公式：

m (t)=Cm

u (t)=Cu

s (t)=Cs

其中 t 是时间， m 、 u 、 s 是物质量、能量、信息 ( 负熵 ) ， Cm 、 Cu 、 Cs 是常数。

由此，等式与不等式的分裂可以获得解决。

在系统状态 ( 点 ) 的变化过程中，要在每时每刻都保持信息 ( 负熵 ) 为恒量，是一个太强的条件。而许多过程可以表现为在某些时间位点上信息 ( 负熵 ) 为恒量。这时，系统出现熵振荡过程，当熵振荡的时段极短时，它趋近于等熵过程。

在自然界和人类社会中，等熵过程是很多的，仅举几个例子做一简略讨论。

关于质点运动。因为在低速情况下，任何物体的质量是不变的。因此，它只有一种状态，故质点运动是一个质量等熵过程，这是何以能把任何一个物体视为一个质点的原因。在高速状态下，物体有多种质量状态，这时，质点运动就不一定是等熵过程。

关于信息变换与传递。信息变换与传递是一个典型的等熵 ( 不是指热熵 ) 过程。申农说，信息论研究的课题是如何“精确地或近似地在一点重现另一点新选择的符号”，这实际上就是试图在等熵条件下来研究信息传递。

另外 , 结构相似性、过程相似性、结构与功能、事物的同规律、集合的映射、实物与图形、记忆、语言与对象、生命常态、生物节律等，都包含着等熵过程。