Machine-Learning for Lattice Models in and out of Equilibrium
Maskininlärning har under senaste årtiondet sett stora framgångar inom en rad olika fält. Grundidén bakom maskininlärning är att istället för att komma på ett smart sätt att lösa något komplicerat problem, så kan man skapa ett datorprogram som lär sig lösa problemet åt en. Sådana metoder för att lösa problem har funnit applikationer inom en rad olika fält, och används inom allt från självkörande bMachine-learning methods have in recent years seen a great deal of use in condensed matter physics. In this thesis we apply such methods, specifically machine-learning with artificial neural networks, to the equilibrium and non-equilibrium description of the Hubbard and Hubbard-Holstein models. In the framework of ground-state density functional theory we reproduce results from the literature rega