Descubrimiento causal de sistemas dinámicos estocásticos: un enfoque de cadena de Markov
Autores: Stippinger, Marcell; Bencze, Attila; Zlatniczki, Ádám; Somogyvári, Zoltán; Telcs, András
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Descubrimiento causal de sistemas dinámicos estocásticos: un enfoque de cadena de Markov
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Método propuesto
Descubrimiento causal
Sistemas dinámicos estocásticos
Controladores ocultos
Controladores comunes
Modelado autoregresivo vectorial estructural no paramétrico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Nuestro método propuesto para explorar el descubrimiento causal de sistemas dinámicos estocásticos está diseñado para superar las limitaciones de los métodos existentes en la detección de controladores ocultos y comunes. El método se basa en un principio simple y se presenta en un marco de modelado autorregresivo vectorial estructural no paramétrico.
Descripción
Nuestro método propuesto para explorar el descubrimiento causal de sistemas dinámicos estocásticos está diseñado para superar las limitaciones de los métodos existentes en la detección de controladores ocultos y comunes. El método se basa en un principio simple y se presenta en un marco de modelado autorregresivo vectorial estructural no paramétrico.