概率与因果推理的困难性
人工智能
2023-05-17 v1 计算复杂性
摘要
我们从计算复杂性的角度研究能够充分表达定量概率推理和因果效应do-演算推理的形式语言。我们关注可满足性问题，其实例公式可表达概率与因果推断中的许多任务。本工作的主要贡献是确立了这些可满足性问题的精确计算复杂性。我们引入了一个新的自然复杂性类，命名为succ∃R，它可视为被广泛研究的类∃R的简洁变体，并证明我们所考虑的问题对于succ∃R是完备的。我们的结果意味着比Fagin、Halpern和Megiddo（1990）以及Mossé、Ibeling和Icard（2022）对概率与因果推断中常用标准语言的某些变体所证明的更强的算法局限性。
引用
@article{arxiv.2305.09508,
title = {The Hardness of Reasoning about Probabilities and Causality},
author = {Benito van der Zander and Markus Bläser and Maciej Liśkiewicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.09508},
year = {2023}
}
备注
accepted at IJCAI 23