インフレーション技術は因果的適合性問題を完全に解決する【JST・京大機械翻訳】

Navascues Miguel; Wolfe Elie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220043770327 整理番号：22P0041445

インフレーション技術は因果的適合性問題を完全に解決する【JST・京大機械翻訳】

The Inflation Technique Completely Solves the Causal Compatibility Problem

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発行年： 2017年07月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

因果的互換性質問は,与えられた因果構造グラフが,潜在的変数を含むかどうかが,グラフの観測変数にわたって与えられた確率分布に対して,確かに妥当な因果的説明を構成するかどうかを問う。因果和合性のための単に必要な制約に関するアルゴリズム述語は,典型的には偽陰性,すなわち,与えられたグラフと明らかに互換性があるように不和合性分布に悩まされる。[arXiv:1609.00672]では,線形プログラミングの観点から,因果和合性問題の有用な緩和を定式化するためのインフレーション技術を導入した。本研究では,このような因果関係緩和の形式的階層を開発した。著者らは,インフレーションが漸近的に堅く,すなわち,階層が因果互換性のためにゼロ誤差試験に収束することを証明した。この意味で,インフレーション技術は因果推論の分野において長年のデシデーションを満たす。n次インフレーション試験を通過する任意の分布がユークリッドノルムにおけるO(n ̄-1/2)-閉包であり,与えられた因果構造に本当に互換性のあるいくつかの分布に対してO(n ̄-1/2)に近いことを示した。さらに,多くの因果構造に対して,(非緩和)因果適合性問題は,一次または二次インフレーション試験のいずれかによって既に忠実に定式化されることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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システム・制御理論一般 , 人工知能

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