論文の概要: Beyond Directed Acyclic Graphs: Causal Zeros and Causal Differential Equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22910v1
- Date: Fri, 24 Jul 2026 20:54:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:14.925675
- Title: Beyond Directed Acyclic Graphs: Causal Zeros and Causal Differential Equations
- Title（参考訳）: 直進非巡回グラフを超えて:因果零点と因果微分方程式
- Abstract要約: パールの構造因果モデル(英語版)は因果推論における支配的な形式言語である。
本稿では,これらの制約を緩和する現象の2つのクラスについて検討する。
拡張されたdo-計算、識別可能性条件、対実的意味論、オープンな問題を与えます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.02648566468224904
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pearl's structural causal model (SCM) framework, built on directed acyclic graphs (DAGs) and the do-calculus, is the dominant formal language for causal reasoning. Yet it carries two structural restrictions: every relationship must be pre-specified as a directed causal edge, and feedback cycles are forbidden. This paper examines two classes of phenomena that strain these restrictions. First, symmetric physical and economic constraints, the ideal gas law being the canonical case, carry no intrinsic causal direction. Direction emerges only under intervention, and which variable is solved for must be specified as part of the intervention. We formalize such constraints as causal zeros within an Extended Causal Model by adding an activation operator, subject to local solvability and graph-admissibility conditions. Second, for the class of finite-propagation state-space systems considered here, we treat apparent instantaneous cycles as artifacts of suppressed time and ground both causal zeros and feedback in Causal Differential Equations (CDEs). In these, the transient regime is a time-unrolled acyclic causal process, and causal zeros arise as the defining functions of attracting equilibrium manifolds; periodic and chaotic attractors define further regimes of the same dynamics, treated through attractor-relative intervention. We give the extended do-calculus, identifiability conditions, counterfactual semantics, and open problems.
- Abstract（参考訳）: パールの構造因果モデル(SCM)フレームワークは、有向非巡回グラフ(DAG)とdo-calculusに基づいて構築され、因果推論において支配的な形式言語である。
すべての関係は有向因果関係として事前指定されなければならないし、フィードバックサイクルは禁じられている。
本稿では,これらの制約を緩和する現象の2つのクラスについて検討する。
第一に、対称的な物理的および経済的制約、理想気体法則は正準の場合であり、本質的な因果方向を持たない。
指示は介入中のみ発生し、どの変数が解決されるかは介入の一部として指定されなければならない。
拡張因果モデル内の因果零点などの制約を,局所可解性とグラフ許容条件を条件として,アクティベーション演算子を追加することによって定式化する。
次に, 有限プロパゲーション状態空間系のクラスについて, 即時サイクルを因果零点と因果微分方程式(CDE)のフィードバックの両方が抑制された時間および基底のアーティファクトとして扱う。
これらにおいて、過渡的な状態は時間的非巡回因果過程であり、因果ゼロは平衡多様体を誘引する定義関数として生じる。
拡張されたdo-計算、識別可能性条件、対実的意味論、オープンな問題を与えます。
関連論文リスト
- Causal Reasoning with Bipartite Graphical Causal Models [0.7106986689736826]
カウサルベイズネットワーク(CBN)と構造因果モデル(SCM)は、グラフィカル因果推論の主要なフレームワークである。
本稿では,変数ノードと方程式ノードを持つ二部グラフを用いて,方程式系の構造を符号化する二部グラフ因果モデル(BGCM)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-20T09:33:20Z) - Decoupling band topology from criticality in bosonic systems [0.0]
二次ボソニックハミルトニアン (QBHs) によって記述されたシステムの臨界性の新たな理解は、長距離相関の出現と動的安定性の境界を結びつける。
バンドトポロジと境界物理学との相互作用を考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-01T18:00:08Z) - Reconciling Causality and Non-Equilibrium Thermodynamics with Hamiltonian Causal Models [50.08589060318727]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-03T12:43:46Z) - Time delocalization and causality across temporal quantum reference frames [0.0]
リレーショナル量子力学では、ある興味ある系と時計系の間の相関を通じて進化が現れる。
本研究では、時間的局所化と因果関係という2つの側面の相互作用を、クロックの異なる選択に対する創発的ダイナミクスの比較において検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-09T19:00:08Z) - Flow based approach for Dynamic Temporal Causal models with non-Gaussian or Heteroscedastic Noises [37.02662517645979]
因果発見のための統合フレームワークであるFANTOMを紹介する。
非定常過程と非ガウス的および異方性雑音を扱う。
同時にレジームの数と対応するインデックスを推測し、各レジームのディレクテッド・アサイクリックグラフを学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-20T15:12:43Z) - Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse
Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies [58.179981892921056]
この研究は、メカニズムのスパーシティ正則化(英語版)と呼ばれる、アンタングルメントの新たな原理を導入する。
本稿では,潜在要因を同時に学習することで,絡み合いを誘発する表現学習手法を提案する。
学習した因果グラフをスパースに規則化することにより、潜伏因子を復元できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T02:38:21Z) - Causal Modeling with Stationary Diffusions [89.94899196106223]
定常密度が干渉下でのシステムの挙動をモデル化する微分方程式を学習する。
古典的アプローチよりもよく、変数に対する見当たらない介入を一般化することを示します。
提案手法は,再生カーネルヒルベルト空間における拡散発生器の定常状態を表す新しい理論結果に基づく。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T14:01:17Z) - Compatibility of Cyclic Causal Structures with Spacetime in General
Theories with Free Interventions [0.0]
我々は,(1+1)-ミンコフスキー時空に埋め込まれた動作検出可能な因果ループの可能性を示す。
HOの新たな性質は関係に影響を与え、因果構造を推測するために応用する。
情報理論の因果構造の部分的に順序付けられた時空への埋め込みについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-07T14:30:03Z) - Role of boundary conditions in the full counting statistics of
topological defects after crossing a continuous phase transition [62.997667081978825]
トポロジカル欠陥の統計学における境界条件の役割を解析する。
また, クイン数分布の累積は, クエンチ率に比例して普遍的なスケーリングを示すことを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-08T09:55:05Z) - A general framework for cyclic and fine-tuned causal models and their
compatibility with space-time [2.0305676256390934]
因果モデリングは、観測された相関の因果的説明を生成するためのツールである。
既存の量子因果関係の枠組みは、微調整されていない非巡回因果構造に焦点を当てる傾向がある。
サイクル因果モデルはフィードバックを含む物理的プロセスのモデル化に使用することができる。
サイクル因果モデルは一般相対性理論のエキゾチック解にも関係があるかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-24T18:00:08Z) - Causal Expectation-Maximisation [70.45873402967297]
ポリツリーグラフを特徴とするモデルにおいても因果推論はNPハードであることを示す。
我々は因果EMアルゴリズムを導入し、分類的表現変数のデータから潜伏変数の不確かさを再構築する。
我々は、反事実境界が構造方程式の知識なしにしばしば計算できるというトレンドのアイデアには、目立たずの制限があるように思える。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-04T10:25:13Z) - Models of zero-range interaction for the bosonic trimer at unitarity [91.3755431537592]
ゼロ範囲の2体相互作用によって相互に結合された同一ボソンからなる3体系に対する量子ハミルトニアンの構成について述べる。
プレゼンテーションの大部分では、無限の散乱長が考慮される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T17:54:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。