Leo Szilard（1929）（引自Leff and Rex，1990）声明产生1bit的信息通常会伴b随着kln2的熵的产生。这是信息热力学的起点，与萨迪·卡诺开创的经典热力学的起源点相似。最近，许多学者进一步发展了这一发现。
当代的维基百科Wikipedia引用G.N .Lewis在1930年的有关化学熵的声明：“熵增通常只是意味着信息的损失。”后来在Wikipedia的论述中：“……拥有1bit的香农（Shannon）信息（在布里渊条件的1bit的负的平均信息量）相应地伴随着物理熵的减少，这在理论上真地可以转化成有用的物理功”（http：//en .wikipedia.org/wiki/Entropy）。
Brillouin（1956，在Leff和Rex，1990）：
每一次物理量的测量都对应着熵增，并且有一个最低的限制，在低于这个下限测量是不可能完成的。这个限制对应于熵的变化……每获得1bit的信息kln2或者大约0.7k。
这里我要强调的是还存在其他的观点，忽略了Brillouin的研究，尤其是在生物学问题（Khazen，1991）。
Zemanski（1968）论述：
一次方便的信息测量，当选择的数量从W0减少到W1时，传递的信息量由I＝k×ln（W0/W2）给出。减少量越大，信息量越大。因为k×lnW是熵S，所以S1＝（S0-1），这可以解释为系统的熵是由关于系统状态的信息量减少……由于压缩导致的信息增长与对应的熵的减少相等。
Weinberg（1982，Leff and Rex，1990）的观点是：
我们可以量化每一次测量或每1bit的信息，就是I＝-kln2，负号表示每次信息的增长都会有实际上物理熵的降低。(www.xing528.com)
Machta（1999）陈述到：
学生们现在适应了信息是实质的可量化测量的观念……确定量的信息可以以数值的形式储存在硬盘和其他的储存媒介和动态内存里……一条记录包含的信息是比特的数量（1或者0），需要使记录在最大可能的效率下编码。这个定义被算法信息理论形式化……假定硬盘最初记录的是80亿次的抛硬币的结果的信息。它的熵，与拥有的信息自由度相关联，将会是k×（8×109）bit。假设硬盘被擦除……为了满足第二定律，相等的或者更多的熵的增长必将发生……肯定会释放出很少的一部分热量k×（8×109）×（300K）＝2 .3×10-11J。
根据著名的Landauer原理“每当1bit信息在环境温度T被擦除时，存在一个耗散的最小值kT。”
Schlögl（1989）评述：“……目前微观状态的发展并不是准确地被人知晓。对微观状态的描述仅限于概率。与它们的分布相联系的信息在最后一次观察后不会增长。在热能状态下，信息是状态变量的函数I（M）。因此，存在一个有上述提到的熵特征的函数：
S（M）＝-k·I（M）（9-56）
这种在缺乏微观状态信息情况，微观熵的确定是统计学和现象热力学之间的基本的联系纽带。”
Schlögl的论述发表在由相同出版商R.Clausius出版的书Abhandlungen überdiemechanische Wärmetheorie，Vieweg，Braunschweig.上。
坦白地说，我们应该看看那些忽略信息和热力学熵有任何联系的很少的作者的作品，但是大多数人承认信息熵和热力学熵之间存在联系，这已经成了物理学界的共识。
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