論文の概要: Identification of Nonparametric Dynamic Causal Structure and Latent Process in Climate System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12500v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 21:04:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:28:18.031415
• Title: Identification of Nonparametric Dynamic Causal Structure and Latent Process in Climate System
• Title（参考訳）: 気候システムにおける非パラメトリック動的因果構造と潜時過程の同定
• Authors: Minghao Fu, Biwei Huang, Zijian Li, Yujia Zheng, Ignavier Ng, Yingyao Hu, Kun Zhang,
• Abstract要約: 我々は,観察された因果構造と潜在因果過程の両方を同時に再現する推定手法を開発した。 気候データを含む実験において、このアプローチは、気候システムに対する強力で深い理解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.738785224750952
• License:
• Abstract: The study of learning causal structure with latent variables has advanced the understanding of the world by uncovering causal relationships and latent factors, e.g., Causal Representation Learning (CRL). However, in real-world scenarios, such as those in climate systems, causal relationships are often nonparametric, dynamic, and exist among both observed variables and latent variables. These challenges motivate us to consider a general setting in which causal relations are nonparametric and unrestricted in their occurrence, which is unconventional to current methods. To solve this problem, with the aid of 3-measurement in temporal structure, we theoretically show that both latent variables and processes can be identified up to minor indeterminacy under mild assumptions. Moreover, we tackle the general nonlinear Causal Discovery (CD) from observations, e.g., temperature, as a specific task of learning independent representation, through the principle of functional equivalence. Based on these insights, we develop an estimation approach simultaneously recovering both the observed causal structure and latent causal process in a nontrivial manner. Simulation studies validate the theoretical foundations and demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. In the experiments involving climate data, this approach offers a powerful and in-depth understanding of the climate system.
• Abstract（参考訳）: 潜伏変数を用いた因果構造学習の研究は、因果関係と潜伏要因(例えば、因果表現学習(CRL))を明らかにすることによって、世界の理解を深めた。 しかし、気候システムのような現実のシナリオでは、因果関係はしばしば非パラメトリックであり、動的であり、観察された変数と潜伏変数の両方に存在する。 これらの課題は、因果関係が非パラメトリックであり、その発生に制限のない一般的な設定を考える動機となる。 この問題を解決するために、時間構造における3次元計測の助けを借りて、理論上は、潜伏変数と過程の両方が、軽度な仮定の下で小さな不確定性まで識別可能であることを示す。 さらに,関数同値性の原理を用いて,独立表現を学習する特定のタスクとして,観測,例えば温度等から一般非線形因果発見(CD)に取り組む。 これらの知見に基づいて、観測された因果構造と潜伏因果過程の両方を非自明な方法で同時に復元する推定手法を開発した。 シミュレーション研究は理論の基礎を検証し,提案手法の有効性を実証する。 気候データを含む実験において、このアプローチは、気候システムに対する強力で深い理解を提供する。

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