本研究研究了有向无环图在表示条件独立关系方面的作用，提出 DAG 可以用来推断条件独立关系并可以比其他准则发现更多合法的独立关系。此外，研究还表明 DAG 所显示的依赖关系是相一致的。

Mar, 2013

本文提出了一种新方法 —— 称作直接因果子句（DCC）来表述所有类型的因果背景知识，分析因果背景知识的一致性、等价性，任何因果背景知识集合都可分解成一个因果 MPDAG 和一个最小剩余 DCC 集合，并提供了用于检查一致性、等价性和查找分解的多项式算法。最后，作者们还发现，因果效应的可鉴定性仅取决于分解后的 MPDAG。

Jul, 2022

利用核对象的条件独立性分解和变量消除的辅助计算方式，定义一套有向无环混合图模型和 Tian 等人提供的约束条件，并证明 DAG 模型的边缘分布属于该模型，最后阐明该模型中对于隐藏变量因果 DAG 模型识别的简单性质。

Jan, 2017

本文提出了一组自然、直观的因果强度度量法，并通过时间序列的模拟实验证实了我们提出的度量法的有效性。

Mar, 2012

本研究研究了祖先图在有潜在变量和选择变量的有向无环图模型中所表示的条件独立性关系，阐述了两个最大祖先图如何满足马尔可夫等价关系，并通过算法在多项式时间内计算出马尔可夫等价问题。

Aug, 2009

本文介绍了一种基于单个观测数据进行因果推断的方法，使用条件算法互信息代替因果马尔科夫条件中的条件随机独立性，解释了单个对象之间相似性的因果图生成，并使用可判定复杂度标准替代 Kolmogorov 复杂度，提出了一种新的因果推断原则，从而可以在 Markov 等价因果图之间进行选择。

Apr, 2008

研究通过混合因果模型来获得分布，并探讨了如何从基于此类分布的样本中进行因果结构学习及如何使用这些信息对样本进行聚类。

Jan, 2020

介绍了一种新的超级图类 mDAGs，通过潜在投影操作从 DAG 的边缘获取 mDAG，每个独特的 DAG 模型边缘至少由一个 mDAG 表示，并提供了图形结果以表征两个边缘模型何时相同。最后，证明了 mDAGs 可以在观察变量干预下正确地捕捉 DAG 的边缘结构。

Aug, 2014

本文提出了一种用于计算标记等价类中 DAG 数量的技术，并显示在有限制图案下，所提出的算法是多项式时间的。此技术可用于均匀采样来枚举等价类中的 DAG，并可用于因果实验设计和估计联合干预的因果效应。

Feb, 2018

本文新增一套足以构建所有最大祖先图的马尔科夫等价类的公共尾巴箭头的定向规则，并提供了一组定向规则，用于识别马尔科夫等价类的公共性，特别是对于因果推断的实用性。

Jun, 2012