잠재적 교란 하 인과 효과 식별을 위한 효율적인 기호 계산 방법

요약

관측 데이터에서 잠재적 교란(latent confounding) 하의 인과 효과를 식별하는 것은 핵심 과제입니다. 기존의 Gröbner bases 기반 접근법은 이중 지수 복잡도(doubly exponential complexity)로 인해 계산적으로 비현실적이었습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고, 합리적 식별성(rational identifiability)을 결정하기 위한 효율적인 기호 계산 알고리즘을 제시합니다. 특히, 사전에 지정된 최대 차수 내에 식별 공식이 존재한다면, 이 알고리즘은 준다항 시간(quasi-poly-

핵심 포인트

• 관측 데이터에서 잠재적 교란 하의 인과 효과 식별성은 핵심적인 과제이다.
• 기존 Gröbner bases 기반 접근법은 계산 복잡도가 높아 실용성이 떨어진다.
• 본 연구는 합리적 식별성을 결정하는 효율적인 기호 계산 알고리즘을 제시한다.
• 사전 지정된 최대 차수 내에 식별 공식이 존재할 경우, 본 알고리즘은 준다항 시간(quasi-polynomial time)에 공식을 찾아낸다.