arXiv · ML· Seyed Morteza Emadi·· 10 小时前AI 评分34
因果描述间隙：基于香农信息论在 Pearl 因果层级中的定量分离研究
The Causal Description Gap: Information-Theoretic Separations Across Pearl's Hierarchy
AI 导读
该研究量化了 Pearl 因果层级中不同层级间的信息差距，证明了观测分布描述长度恒定时，干预答案需额外 $\Theta(n^2)$ 比特。 通过构建非循环结构因果模型（SCM），论文证明在密集连接和有限入度下，观测-干预间隙达到 $O(nd\log(en/d)+n\log n)$，且反事实间隙可达 $\Theta(n^2)$。
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