本文提出了一种用于验证数据一致性的有效算法，该算法可以从独立性信息中提取因果关系，利用条件独立语句测试是否存在符合所有观测到的依赖性和独立性的因果模型，并找出存在的因果关系。

Mar, 2013

本文介绍了一个可以通过样本数据推理带循环因果图的因果结构的发现算法，并给出了正确性条件，该算法是稀疏图上的多项式。

Feb, 2013

该研究讨论了如何通过观察子系统来推断一个未知的大系统中的公共祖先，使用了信息论不等式来量化观察结果中的依赖关系，将多变量情况下的 Reichenbach 原理推广到因果解释的有向无环图中，并考虑了非概率观察结果的情况。

Oct, 2010

本文将双变量因果发现算法用于解决多数据集间有重叠变量时的一致因果结构学习问题，算法表现在合成和真实数据上都优于之前的方法。

Oct, 2019

本文提出了一种基于有限数据进行稳健因果发现的算法 $k$-PC，通过对两个因果图的条件独立性约束进行比较建立了 $k$-Markov 等价。实验表明，$k$-PC 算法相较于传统 PC 算法，可以在小样本环境中实现更强大的稳健性。

Jan, 2023

本文研究了基于条件独立性的因果发现方法下的数据生成过程假设，提出了可以跨越线性函数关系的可识别的功能模型类 (IFMOCs) 来确定完整的因果图，并提供了实用的算法和理论实验支持。

Feb, 2012

预测未见干预的效果是数据科学中的一个基本研究问题。本文采用了部分祖先图（Partial Ancestral Graph）作为输入，提供了一种可以在数据驱动环境下计算因果效应界限的系统算法。

Nov, 2023

该论文提出了一种基于网络分析的新的统计方法，可以用于推断出现具有干扰和长程依赖的网络单元的平均因果效应，并通过自动 - g 计算算法进行推断。

Sep, 2017

初始条件通常是与动力学定律无关的算法独立的；这一原则将热力学与因果推断联系起来，并在因果推断领域提出了一种统计学的因果关系的不对称性。

Dec, 2015

本文提出了两种利用观测和介入数据学习基因调控网络的算法，并证明了这两种算法在符合无偏性假设的情况下均具有一致性保证。同时，这些算法具有非参数性质，适用于分析非高斯数据。本文还对这两种算法在模拟数据，蛋白质信号数据和单细胞基因表达数据上的性能进行了分析。

May, 2017