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High-dimensional mathematical methods for LargE Agent and Particle systems

Descrizione del progetto

Un approccio computazionale efficiente per descrivere la dinamica di grandi sistemi complessi

I sistemi interagenti basati su particelle e agenti sono presenti in molti campi scientifici, tra cui la scienza dei materiali, la biologia, l’economia e le scienze sociali. Tuttavia, i modelli matematici attualmente a disposizione faticano a simulare problemi ad alta dimensionalità. Finanziato dal Consiglio europeo della ricerca, il progetto HighLEAP mira a sviluppare un nuovo quadro matematico per simulare in modo più efficiente e accurato i sistemi basati su particelle e agenti ad alta dimensionalità. Le principali sfide da affrontare includono problemi di ottimizzazione sparsa per problemi di trasporto multimarginale ottimale, risoluzione numerica di equazioni differenziali parziali ad alta dimensionalità e approssimazione efficiente di equazioni differenziali stocastiche parametriche. Migliorando il potere predittivo dei modelli basati su particelle e agenti, HighLEAP genera importanti ripercussioni su diversi campi, quali la chimica quantistica, la dinamica molecolare, il movimento delle folle e il traffico urbano.

Obiettivo

Interacting particle- or agent-based systems are ubiquitous in science. They arise in an extremely wide variety of applications including materials science, biology, economics and social sciences. Several mathematical models exist to account for the evolution of such systems at different scales, among which stand stochastic differential equations, optimal transport problems, Fokker-Planck equations or mean-field games systems. However, all of them suffer from severe limitations when it comes to the simulation of high-dimensional problems, the high-dimensionality character coming either from the large number of particles or agents in the system, the high amount of features of each agent or particle or the huge quantity of parameters entering the model.

The objective of this project is to provide a new mathematical framework for the development and analysis of efficient and accurate numerical methods for the simulation of high-dimensional particle or agent systems, stemming from applications in materials science and stochastic game theory.

The main challenges which will be addressed in this project are:
-sparse optimization problems for multi-marginal optimal transport problems, using moment constraints;
-numerical resolution of high-dimensional partial differential equations, with stochastic iterative algorithms;
-efficient approximation of parametric stochastic differential equations, by means of reduced-order modeling approaches.

The potential impacts of the project are huge: making possible such extreme-scale simulations will enable to gain precious insights on the predictive power of agent- or particle-based models, with applications in various fields, such as quantum chemistry, molecular dynamics, crowd motion or urban traffic.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-STG

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Istituzione ospitante

ECOLE NATIONALE DES PONTS ET CHAUSSEES
Contributo netto dell'UE
€ 1 379 858,00
Indirizzo
AVENUE BLAISE PASCAL-CITE DESCARTES-CHAMPS-SUR-MARNE 6-8
77455 Marne La Vallee Cedex 2
Francia
Regione
Ile-de-France Ile-de-France Seine-et-Marne
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 1 379 858,00

Beneficiari (1)