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  1. The Boltzmann Medal (or Boltzmann Award) is a prize awarded to physicists that obtain new results concerning statistical mechanics; it is named after the celebrated physicist Ludwig Boltzmann. The Boltzmann Medal is awarded once every three years by the Commission on Statistical Physics of the International Union of Pure and Applied Physics , during the STATPHYS conference.

  2. 3. La evolución de la caricatura en el cine y la televisión. Las caricaturas han existido desde hace décadas y han evolucionado de una forma sorprendente a lo largo del tiempo. En los primeros años del cine y la televisión, las caricaturas eran simples y en blanco y negro, con personajes de dibujos animados como Mickey Mouse y Popeye.

  3. Boltzmann sabía que el Universo tenía que tender al desorden (ya hemos explicado los matices de esto), pues así lo indicaba la entropía. Pero, entonces, ¿por qué nuestro Universo estaba tan bien ordenado en galaxias, estrellas y planetas? Boltzmann consideró que nuestro Universo era excesivamente ordenado. Tenía que ser más caótico.

  4. Ludwig Boltzmann [1844-1906] Fue un físico austríaco cuyos aportes fundamentales permitieron el desarrollo de la Mecánica Estadística, que es la rama de la física que explica y predice valiéndose de las propiedades de los componentes microscópicos de la materia, las propiedades macroscópicas, como conductividad térmica, viscosidad, etc.

  5. Ludwig Boltzmann, after whom Boltzmann brains are named. The Boltzmann brain thought experiment suggests that it might be more likely for a single brain to spontaneously form in space, complete with a memory of having existed in our universe, rather than for the entire universe to come about in the manner cosmologists think it actually did. . Physicists use the Boltzmann brain thought ...

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  7. A Boltzmann machine (also called stochastic Hopfield network with hidden units) is a type of stochastic recurrent neural network (and Markov random field [citation needed]).. Boltzmann machines can be seen as the stochastic, generative counterpart of Hopfield networks.They were one of the first neural networks capable of learning internal representations, [clarification needed] and are able to ...