报告题目：Probabilistic Mechanism of the Superiority of Stochastic Symplectic Methods
报告人：陈楚楚 副研究员 （中科院数学与系统科学研究院）
时间：2022年4月22日 (周五) 上午10:00 -11:00
腾讯会议ID：769-398-046
主持人：王廷春 教授
报告摘要：A large number of numerical experiments show that stochastic symplectic methods possess excellent long-time computational stability, when applied to stochastic Hamiltonian systems. In this talk, we attempt to give an explanation on the superiority of stochastic symplectic methods by means of large deviations principle. We prove that stochastic symplectic methods are able to asymptotically preserve the large deviations principles for some important observables of the exact solution, while non-symplectic ones do not. This indicates that stochastic symplectic methods are able to preserve the asymptotic results on rare event probabilities of the original system, and may provide an effective approach to approximating rate functions of large deviations principles.
报告人简介：陈楚楚，中国科学院数学与系统科学研究院副研究员，2020年国家优秀青年基金获得者。2015年在中国科学院数学与系统科学研究院获博士学位，2015-2017年先后在普渡大学和密歇根州立大学从事博士后研究工作。陈楚楚博士与合作者一起在随机偏微分方程保结构算法及其理论分析方面做出一系列创新性研究成果，论文发表在SIAM J. Numer. Anal., IMA J. Numer. Anal., J. Comput. Phys.等计算数学权威期刊。
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