该研究使用有向无环图 (DAG) 表示随机变量之间的条件独立关系，证明了非递归结构方程模型能够通过有向循环图表示条件独立误差，并推导出满足条件独立约束的充分条件以及非线性系统的变量在相关分布中条件独立的条件。

Feb, 2013

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

本研究介绍了一种使用线性非高斯模型的广义的、统一的局部因果发现方法，无论是循环还是非循环。我们将独立成分分析的应用从全局上下文扩展到独立子空间分析，能够从目标变量的马尔科夫毯中准确识别等效的局部有向结构和因果强度。对于特殊的非循环场景，我们还提出了一种基于回归的替代方法。我们的可识别性结果在合成和真实数据集上得到了实证验证。

Mar, 2024

本文介绍了一种称为循环因果推断（CCI）的算法，能够在条件独立神经元操作符下对循环因果过程进行有效推断，如将循环因果过程表示为非递归线性结构方程模型与独立误差。实证结果表明，CCI 在循环情况下优于 CCD，且在无环情况下与 FCI 和 RFCI 竞争力不相上下。

May, 2018

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

对稀疏线性模型中具有循环和隐藏混杂因素的因果关系进行比较研究，评估了四种因果发现技术在多个干预设置和不同数据集规模下的性能。

Jan, 2024

本文研究线性结构方程模型，提出一种利用缺失的双向边识别模型因果参数的算法，并展示了如何组合多个缺失的环来获得唯一解。

Mar, 2022

使用有向无环图来建模系统的因果结构。在多个数据源（群体或环境）的数据聚合中，全局混淆模糊了许多因果发现算法中的条件独立性属性。因此，现有的因果发现算法不适用于多源设置。我们证明，如果混淆的基数有限（即数据来自有限数量的源），仍然可以实现因果发现。该问题的可行性取决于全局混淆因素的基数、观测变量的基数和因果结构的稀疏程度的权衡。

Nov, 2023

在观测数据中进行因果发现是一项具有挑战性的任务，本研究提出了一种新颖的混合方法，结合局部因果子结构，通过引入拓扑排序算法和非参数约束算法，在线性和非线性设置中实现了全局因果推断，并在合成数据中进行了验证。

May, 2024

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