論文の概要: Unified Causality Analysis Based on the Degrees of Freedom

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19469v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 10:57:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:06.069754
• Title: Unified Causality Analysis Based on the Degrees of Freedom
• Title（参考訳）: 自由度に基づく統一因果解析
• Authors: András Telcs, Marcell T. Kurbucz, Antal Jakovác,
• Abstract要約: 本稿では,システム間の因果関係を同定する統一手法を提案する。 システムの自由度を分析することで、私たちのアプローチは因果的影響と隠れた共同設立者の両方についてより包括的な理解を提供する。 この統合されたフレームワークは、理論モデルとシミュレーションを通じて検証され、その堅牢性とより広範な応用の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
• License:
• Abstract: Temporally evolving systems are typically modeled by dynamic equations. A key challenge in accurate modeling is understanding the causal relationships between subsystems, as well as identifying the presence and influence of unobserved hidden drivers on the observed dynamics. This paper presents a unified method capable of identifying fundamental causal relationships between pairs of systems, whether deterministic or stochastic. Notably, the method also uncovers hidden common causes beyond the observed variables. By analyzing the degrees of freedom in the system, our approach provides a more comprehensive understanding of both causal influence and hidden confounders. This unified framework is validated through theoretical models and simulations, demonstrating its robustness and potential for broader application.
• Abstract（参考訳）: 時相進化系は典型的には動的方程式によってモデル化される。 正確なモデリングにおける重要な課題は、サブシステム間の因果関係を理解することと、観測されたダイナミックスに対する観測されていない隠れドライバの存在と影響を特定することである。 本稿では,一対のシステム間の因果関係を決定的・確率的に同定できる統一手法を提案する。 特に、この方法は観察された変数以外の隠れた共通原因も明らかにする。 システムの自由度を分析することで、私たちのアプローチは因果的影響と隠れた共同設立者の両方についてより包括的な理解を提供する。 この統合されたフレームワークは、理論モデルとシミュレーションを通じて検証され、その堅牢性とより広範な応用の可能性を示す。

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