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English(EN) How Many Samples Are Needed to Determine Causal Direction? Sharp Minimax Bounds for Bivariate LiNGAM

使用 GPT-5.6 Sol 在 arXiv 上开发了新的因果推断界限

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

arXiv 上的一篇新论文介绍了双变量 LiNGAM 模型中确定因果方向的尖锐极小极大界限。该研究量化了所需的样本复杂度，考虑了诸如边强度、与高斯分布的距离以及扰动尺度等因素。值得注意的是，这篇论文的证明是在 OpenAI 的 Codex 中使用 GPT-5.6 Sol 生成的，并有人类监督进行验证和完善。 AI

影响 展示了 AI 在复杂数学证明生成方面的能力，有可能加速科学发现。

排序理由 学术论文发表在 arXiv 上，详细介绍了因果推断的新理论界限。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Jikai Jin ·

    确定因果方向需要多少样本？双变量LiNGAM的尖锐极小极大界限

    arXiv:2608.15840v1 Announce Type: cross Abstract: We study how many observations are needed to determine the causal direction between two linearly related variables. Classical LiNGAM theory shows that independent non-Gaussian disturbances identify the direction, but does not quan…

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