Fugu-MT 論文翻訳(概要): Restricted Hidden Cardinality Constraints in Causal Models

論文の概要: Restricted Hidden Cardinality Constraints in Causal Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05656v1
Date: Mon, 13 Sep 2021 00:52:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-17 17:09:04.288499
Title: Restricted Hidden Cardinality Constraints in Causal Models
Title（参考訳）: 因果モデルにおける隠れ基数制限
Authors: Beata Zjawin, Elie Wolfe, Robert W. Spekkens
Abstract要約: 観測されていない変数を持つ因果モデルは、観測された変数上の分布に非自明な制約を課す。我々は、観測されていない変数が既知の濃度を持つことを約束する因果モデルを考える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Causal models with unobserved variables impose nontrivial constraints on the distributions over the observed variables. When a common cause of two variables is unobserved, it is impossible to uncover the causal relation between them without making additional assumptions about the model. In this work, we consider causal models with a promise that unobserved variables have known cardinalities. We derive inequality constraints implied by d-separation in such models. Moreover, we explore the possibility of leveraging this result to study causal influence in models that involve quantum systems.
Abstract（参考訳）: 観測されていない変数を持つ因果モデルは、観測された変数上の分布に非自明な制約を課す。 2つの変数の共通の原因が観測されない場合、モデルについて追加の仮定をすることなく、それらの間の因果関係を明らかにすることは不可能である。この研究では、観測されていない変数が基数を知っていることを約束する因果モデルを考える。このようなモデルにおけるd分離による不等式制約を導出する。さらに、この結果を利用して量子システムを含むモデルにおける因果影響を研究する可能性についても検討する。

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