关键词conditional independence relations
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- 线性非高斯循环模型的局部因果发现
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 - 关系因果模型的提升表示：推理和结构学习的影响再探讨
本研究重新审视了抽象地面图的定义，确保其能正确地抽象所有地面图并表明其嵌套不完整，从而提出了更弱的完备性概念，即 RC 模型和其 AGG 之间的邻接完备性和方向完备性，以更好地从数据中学习 RC 模型。
- 有向循环图的发现算法
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。
- 一个针对带隐藏变量的有向无环图的马尔可夫等价性的变换性刻画
本文提出了针对有向最大祖先图的马尔科夫等价的转换性特征，类似于 Chickering (1995) 中对于有向无环图的特征，该特征有利于推导有马尔科夫等价图之间共享的性质和证明 GES 算法渐近正确性，对于搜寻最大祖先图的模型具有类似的用途 - 具有潜变量的有向无环图的马尔科夫等价类刻画
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。
- 祖先图的马尔科夫等价
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。