Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Unified Non-Convex Framework for Robust Causal Inference: Overcoming the Gaussian Barrier and Optimization Fragility

論文の概要: The Unified Non-Convex Framework for Robust Causal Inference: Overcoming the Gaussian Barrier and Optimization Fragility

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19284v1
Date: Mon, 24 Nov 2025 16:32:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-25 18:34:25.320167
Title: The Unified Non-Convex Framework for Robust Causal Inference: Overcoming the Gaussian Barrier and Optimization Fragility
Title（参考訳）: ロバスト因果推論のための統一された非凸フレームワーク:ガウス障壁と最適化脆弱性を克服する
Authors: Eichi Uehara,
Abstract要約: オーバーラップ(ATO)における平均処理効果の評価を再設計する。強靭性のためのガンマ・ディヴァージェンス、大域的最適化のための漸進的非凸性(GNC)、ガウス政権における高次性の不合理性に対処する「ゲイトキーパー」機構を合成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This document proposes a Unified Robust Framework that re-engineers the estimation of the Average Treatment Effect on the Overlap (ATO). It synthesizes gamma-Divergence for outlier robustness, Graduated Non-Convexity (GNC) for global optimization, and a "Gatekeeper" mechanism to address the impossibility of higher-order orthogonality in Gaussian regimes.
Abstract（参考訳）: 本論文では,ATO(Average Treatment Effect on the Overlap)の評価を再設計するUnified Robust Frameworkを提案する。ガンマ・ディヴァージェンス(ガンマ・ディヴァージェンス)を外接ロバスト性(英語版)のために合成し、グローバル最適化のために非凸性(英語版)(GNC)を合成し、ガウス政権における高次直交性の不可能性に対処する「ゲイト・キーパー(英語版)」機構を合成する。

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