报告人：刘智慧（南方科技大学）

报告时间：2026年3月22日（星期日）19:30-21:00

报告地点：科技楼南楼813室

报告摘要：A family of explicit modified Euler methods (MEMs) is constructed for long-time approximations of super-linear SODEs driven by multiplicative noise. The proposed schemes can preserve the same Lyapunov structure as the continuous problems. Under a non-contractive condition, we establish a non-asymptotic error bound between the law of the numerical approximation and the target distribution in the Wasserstein-1 ($\WW_1$) distance, with a time-independent weak convergence rate for the proposed schemes. As a by-product of this weak error estimate, we obtain an $\OO(\tau|\ln \tau|)$ convergence rate between the exact and numerical invariant measures.

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。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；2022 年入选国家级人才项目项目。

邀请人：黄乘明