报告人： 洪佳林  （中国科学院数学与系统科学研究院 研究员）

报告人简介: 洪佳林，研究员、博士生导师、中国科学院数学与系统科学研究院副院长。1994年在吉林大学获得博士学位，1995年至1996年在应用数学研究所作博士后，1996年11月在计算数学与科学工程计算研究所任副研究员，1997年3月至1999年3月受西班牙科学教育部资助在西班牙Valladolid大学做研究工作，1999年1月至今，历任数学与系统科学研究院副研究员、研究员、博士生导师。其主要研究方向为动力系统保结构算法理论与应用，包括确定与随机哈密尔顿系统辛几何算法、确定与随机哈密尔顿偏微分方程多辛几何算法、李群算法以及确定与随机微分系统的守恒型算法等。主持完成国家基金委重大项目课题、重大研究计划重点项目等多个研究项目。在“J. Comput. Phys.”、“J. Diff. Equ.”、“Math. Comput.”、 “Numer. Math.”、“SIAM J. Numer. Anal.”、“SIAM J. Sci. Comput.”等国际重要学术刊物上发表研究论文100余篇。

报告题：Probabilistic Superiority of Stochastic Symplectic Methods via Large Deviations Principle

报告摘要：Stochastic symplectic methods applied to stochastic Hamiltonian systems have been shown to have much better numerical stability. In this talk we first review some basic results on stochastic symplectic methods of stochastic Hamiltonian systems, such as stochastic generating functions theory, variational integrators, psedo-symplectic methods, and so on. Then we present probabilistic superiority of stochastic symplectic methods of stochastic Hamiltonian systems via large deviation principles

报告时间: 2020年11月16日19:00-21:00

报告地点: 腾讯会议室：ID 434 672 1949