数学科学学院学术报告[2024]101号

(高水平大学建设系列报告981号)

报告题目：Solving Coupled Nonlinear Forward-backward Stochastic Differential Equations: An Optimization Perspective with Backward Measurability Loss

报告人：倪元华 教授（南开大学）

报告时间：2024年10月17日晚上20:00—21:30

报告地点：腾讯会议：297-106-437密码09745

报告内容: This paper aims to extend the BML method proposed in [Probabilistic framework of Howard’s policy iteration: BML evaluation and robust convergence analysis, IEEE TAC，2023，DOI:10.1109/TAC.2023.3344870]to make it applicable to more general coupled nonlinear FBSDEs. We interpret BML from the fixed-point iteration perspective and show that optimizing BML is equivalent to minimizing the distance between two consecutive trial solutions in a fixed-point iteration. Thus, this paper provides a theoretical foundation for an optimization-based approach to solving FBSDEs. We also empirically evaluate the method through four numerical experiments.

报告人简历：倪元华，南开大学人工智能学院教授、博士生导师，博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，研究方向为运筹学与最优化、最优控制与强化学习、群体智能与随机控制，曾获第22届关肇直奖（2016年度），现为期刊《System&Control Letters》的编委。

欢迎师生参加！

邀请人：王寒霄

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 数学科学学院

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2024年10月15日