論文の概要: Reconciling Causality and Non-Equilibrium Thermodynamics with Hamiltonian Causal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04822v1
• Date: Wed, 03 Jun 2026 12:43:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 07:07:40.498304
• Title: Reconciling Causality and Non-Equilibrium Thermodynamics with Hamiltonian Causal Models
• Title（参考訳）: ハミルトニアン因果モデルによる因果性と非平衡熱力学の再構成
• Authors: Dario Rancati, Max Welling, Francesco Locatello,
• Abstract要約: 本稿では、観測変数が局所環境と相互作用する軌道レベルのフレームワークであるハミルトン因果モデル(HCM)を紹介する。 HCMは、不変運動方程式を相互作用可能な機構から分離し、因果効果を干渉経路法則の相違として定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.08589060318727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal modeling of physical temporal phenomena must handle interventions that act along trajectories, nonstationary induced laws, path-dependent effects, and feedback mediated by dynamics, all challenging in standard causal models. We introduce Hamiltonian Causal Models (HCMs), a trajectory-level framework in which observed variables interact with local environments and interventions act as controls of Hamiltonian mechanisms. HCMs separate immutable equations of motion from intervenable mechanisms and define causal effects as discrepancies between interventional path laws. A key motivation for HCMs is their natural interface with non-equilibrium thermodynamics. Entropy production quantifies the irreversibility of a process and is a central causal observable: it is estimable from data and witnesses causal effects along the system's evolution that are invisible to endpoint and cumulative versions of the standard average treatment effect. As in physics, cause and effect are not primitives of the relation between two random variables but arise from the non-invertibility of the thermodynamic arrow. With this, our paper reconciles the language of statistical causal models and non-stationary thermodynamics, offering new tools to describe causality in a wide range of physical systems.
• Abstract（参考訳）: 物理的時間現象の因果モデリングは、軌跡、非定常誘導法則、経路依存効果、ダイナミックスによって媒介されるフィードバックに対処しなければならない。 我々は、観測変数が局所環境と相互作用し、介入がハミルトン機構の制御として機能する軌道レベルのフレームワークであるハミルトン因果モデル(HMM)を紹介した。 HCMは、不変運動方程式を相互作用可能な機構から分離し、因果効果を干渉経路法則の相違として定義する。 HCMの鍵となる動機は、非平衡熱力学との自然な界面である。 エントロピー生産はプロセスの不可逆性を定量化し、中央の因果関係観測可能であり、標準的な平均処理効果の終端および累積バージョンには見えないシステムの進化に沿った因果関係を推定できる。 物理学と同様に、原因と効果は2つの確率変数の関係の原始的なものではなく、熱力学的矢印の非可逆性から生じるものである。 そこで本稿では,統計的因果モデルと非定常熱力学の言語を整理し,多種多様な物理系における因果関係を記述するための新しいツールを提案する。

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