Ergodic Approximations and Estimates for Super-linear SODEs and SPDEs

学术报告

报告题目：Ergodic Approximations and Estimates for Super-linear SODEs and SPDEs

报 告 人：刘智慧 研究员

报告时间：2025年11月17日14:00—17:30

报告形式：腾讯会议

会议ID：445-198-840

报告摘要：We construct a family of explicit tamed Euler--Maruyama (TEM) schemes, which can preserve the same Lyapunov structure for superlinear SODEs. These TEM schemes are shown to inherit the ergodicity of the considered SODEs and converge with optimal strong convergence orders. Then we generalize these results to Galerkin-based fully discrete TEM for a family of superlinear SPDEs (including the stochastic Allen--Cahn equation). We also present recent uniform weak convergence rates and/or estimates between invariant measures for superlinear SODEs and SPDEs.

报告人简介：

   刘智慧，南方科技大学数学系副教授、研究员、博士生导师，国家级称号人才。2017年7月获中国科学院数学与系统科学研究院计算数学博士学位。2017年8月至2018年8月在中国香港理工大学从事博士后研究工作，2018年9月至2020年8月任香港科技大学研究助理教授，2020年9月开始加入南方科技大学历任助理教授、副教授（研究员）。研究领域主要为随机微分方程数值分析与计算。曾主持香港研究资助局研究项目和国家自然科学基金项目。