論文の概要: Bridging Prediction and Attribution: Identifying Forward and Backward Causal Influence Ranges Using Assimilative Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21889v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 02:04:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:14.639057
• Title: Bridging Prediction and Attribution: Identifying Forward and Backward Causal Influence Ranges Using Assimilative Causal Inference
• Title（参考訳）: ブリッジ予測と属性:擬似因果推論を用いた前方および後方因果影響範囲の同定
• Authors: Marios Andreou, Nan Chen,
• Abstract要約: 因果推論は変数間の因果関係を特定する。 最近開発された手法であるAssimilative causal Inference (ACI)は、観測と力学モデルを統合する。 ACIは、瞬時に因果関係を検出し、時間とともに因果関係を断続的に反転させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.915816961228985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal inference identifies cause-and-effect relationships between variables. While traditional approaches rely on data to reveal causal links, a recently developed method, assimilative causal inference (ACI), integrates observations with dynamical models. It utilizes Bayesian data assimilation to trace causes back from observed effects by quantifying the reduction in uncertainty. ACI advances the detection of instantaneous causal relationships and the intermittent reversal of causal roles over time. Beyond identifying causal connections, an equally important challenge is determining the associated causal influence range (CIR), indicating when causal influences emerged and for how long they persist. In this paper, ACI is employed to develop mathematically rigorous formulations of both forward and backward CIRs at each time. The forward CIR quantifies the temporal impact of a cause, while the backward CIR traces the onset of triggers for an observed effect, thus characterizing causal predictability and attribution of outcomes at each transient phase, respectively. Objective and robust metrics for both CIRs are introduced, eliminating the need for empirical thresholds. Computationally efficient approximation algorithms to compute CIRs are developed, which facilitate the use of closed-form expressions for a broad class of nonlinear dynamical systems. Numerical simulations demonstrate how this forward and backward CIR framework provides new possibilities for probing complex dynamical systems. It advances the study of bifurcation-driven and noise-induced tipping points in Earth systems, investigates the impact from resolving the interfering variables when determining the influence ranges, and elucidates atmospheric blocking mechanisms in the equatorial region. These results have direct implications for science, policy, and decision-making.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は変数間の因果関係を特定する。 従来のアプローチは因果関係を明らかにするためにデータに依存するが、最近開発された同化因果推論(ACI)は、観察を動的モデルと統合する。 ベイズデータの同化を利用して、不確実性の低減を定量化することで、観測された効果から引き起こされる原因を追跡できる。 ACIは、瞬時に因果関係を検出し、時間とともに因果関係を断続的に反転させる。 因果関係の特定以外にも、同様に重要な課題は、因果影響範囲(CIR)を決定することである。 本稿では,ACIを用いて,前向きCIRと後向きCIRの数学的厳密な定式化を行う。 前部CIRは原因の時間的影響を定量化し、後部CIRは観察結果のトリガの開始をトレースし、それぞれの過渡期における因果予測可能性と結果の帰属性を特徴付ける。 両方のCIRに対する客観的かつ堅牢なメトリクスが導入され、経験的しきい値の必要性がなくなる。 CIRを計算するための計算効率の良い近似アルゴリズムを開発し、幅広い非線形力学系に対する閉形式式の使用を容易にする。 数値シミュレーションは、この前向きおよび後向きのCIRフレームワークが、複雑な力学系を探索する新しい可能性を提供することを示す。 これは、地球系における分岐駆動およびノイズ誘起の先端点の研究を進め、影響範囲を決定する際の干渉変数の解消による影響を調査し、赤道領域の大気遮断機構を解明する。 これらの結果は、科学、政策、意思決定に直接影響する。

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