报告人：周珍楠研究员北京大学

报告时间：2023年10月27日10:00-12:00

报告地点：腾讯会议534 716 335

报告摘要：We study the geometric ergodicity and the long time behavior of the Random Batch Method for interacting particle systems, which exhibits superior numerical performance in recent large-scale scientific computing experiments. We show that for both the interacting particle system (IPS) and the random batch interacting particle system (RB-IPS), the distribution laws converge to their respective invariant distributions exponentially, and the convergence rate does not depend on the number of particles N, the time step τ for batch divisions or the batch size p. Moreover, the Wasserstein distance between the invariant distributions of the IPS and the RB-IPS is bounded by O(\sqrt{τ}), showing that the RB-IPS can be used to sample the invariant distribution of the IPS accurately with greatly reduced computational cost.

周珍楠，北京大学北京国际数学研究中心研究员、博士生导师。2014 年在美国威斯康辛大学麦迪逊分校获得博士学位，2014-2017 年在美国杜克大学担任助理研究教授，2017 年加入北京大学北京国际数学研究中心，任研究员、博士生导师。主要研究领域为微分方程的应用分析，微分方程数值解，应用随机分析，随机模拟等，特别是关注来源于自然科学的应用数学问题。部分成果发表在Math. Comput., SIAM J. Appl. Math., SIAM J. Sci. Comput., J. Comput. Phys.,IMA J. Numer. Anal.等计算、应用数学领域著名期刊，入选北京市科协（2020-2022年）青年人才托举工程项目。