Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

High-dimensional mathematical methods for LargE Agent and Particle systems

Opis projektu

Wydajne podejście obliczeniowe do opisu dynamiki dużych, złożonych systemów

Interakcyjne systemy oparte na cząstkach i agentach są spotykane w wielu dziedzinach nauki, w tym w materiałoznawstwie, biologii, ekonomii i naukach społecznych. Obecne modele matematyczne nie są jednak w stanie symulować problemów wielowymiarowych. W związku z tym finansowany przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych projekt HighLEAP ma na celu opracowanie nowych ram matematycznych na potrzeby bardziej wydajnej i dokładnej symulacji wielowymiarowych systemów opartych na cząstkach i agentach. Główne wyzwania, z którymi zespół będzie musiał się zmierzyć, obejmują rzadkie problemy optymalizacyjne dla problemów transportowych o wielu ograniczeniach, numeryczne rozwiązywanie wielowymiarowych równań różniczkowych cząstkowych i wydajną aproksymację parametrycznych i stochastycznych równań różniczkowych. Dzięki zwiększeniu mocy predykcyjnej modeli opartych na cząstkach i agentach projekt HighLEAP przyniesie szereg korzyści dla różnych dziedzin, takich jak chemia kwantowa, dynamika molekularna czy badania nad ruchem tłumu lub ruchem w miastach.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2022-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

ECOLE NATIONALE DES PONTS ET CHAUSSEES
Wkład UE netto
€ 1 379 858,00
Adres
AVENUE BLAISE PASCAL-CITE DESCARTES-CHAMPS-SUR-MARNE 6-8
77455 Marne La Vallee Cedex 2
Francja
Region
Ile-de-France Ile-de-France Seine-et-Marne
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
€ 1 379 858,00

Beneficjenci (1)