因果图中的因果条件化与瞬时耦合
信息论
2012-03-27 v1 math.IT
摘要
本文研究了 Eichler 最近形式化的 Granger 因果图与 Massey 和 Kramer 发展的有向信息理论之间的联系。我们特别强调物理系统中可能出现的两种因果性概念的含义。人们普遍认为，动态因果性由条件转移熵来评估，该度量作为有向信息的一部分自然出现。令人惊讶的是，尽管瞬时因果性的概念在早期工作中已被清晰理解，却常常被忽视。在二元情况下，瞬时耦合由瞬时信息交换来充分度量，该度量在有向信息的分解中补充了转移熵。本文重点关注多元情形和条件图建模问题。在此框架下，我们表明有向信息分解为转移熵与信息交换之和不再成立。尽管如此，该讨论仍可将这两种度量作为推断因果图的支柱。我们通过两个合成示例对此进行了说明，这些示例使我们不仅能够讨论理论概念，还能讨论实际估计问题。
关键词
引用
@article{arxiv.1203.5572,
title = {Causal conditioning and instantaneous coupling in causality graphs},
author = {Pierre-Olivier Amblard and Olivier J. J. Michel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1203.5572},
year = {2012}
}
备注
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