論文の概要: Multi-Level Causal Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22287v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 14:14:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.355513
• Title: Multi-Level Causal Embeddings
• Title（参考訳）: マルチレベル因果埋め込み
• Authors: Willem Schooltink, Fabio Massimo Zennaro,
• Abstract要約: 本稿では,複数の詳細なモデルを粗い因果モデルのサブシステムにマッピング可能な因果埋め込みフレームワークについて検討する。 我々は因果埋め込みを抽象の一般化として定義し、一貫性の概念を一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6451639748812477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Abstractions of causal models allow for the coarsening of models such that relations of cause and effect are preserved. Whereas abstractions focus on the relation between two models, in this paper we study a framework for causal embeddings which enable multiple detailed models to be mapped into sub-systems of a coarser causal model. We define causal embeddings as a generalization of abstraction, and present a generalized notion of consistency. By defining a multi-resolution marginal problem, we showcase the relevance of causal embeddings for both the statistical marginal problem and the causal marginal problem; furthermore, we illustrate its practical use in merging datasets coming from models with different representations.
• Abstract（参考訳）: 因果モデルの抽象化は、原因と効果の関係が保存されるようなモデルの粗大化を可能にする。 本稿では,2つのモデル間の関係に着目しながら,複数の詳細なモデルを粗い因果モデルのサブシステムにマッピング可能な因果埋め込みフレームワークについて検討する。 我々は因果埋め込みを抽象の一般化として定義し、一貫性の概念を一般化する。 マルチレゾリューションの限界問題を定義することにより、統計的辺縁問題と因果的辺縁問題の両方に対する因果埋め込みの関連性を示し、さらに、異なる表現を持つモデルから得られるデータセットをマージする実践的利用について述べる。

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