BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-30T00:00:00Z Identifying Drift, Diffusion, and Causal Structure from Temporal Snapshots 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文探讨了在个体轨迹不可观察的情况下，从观测数据中学习随机微分方程（SDE）的难题。提出了一种新方法，通过时间边际联合估计SDE的漂移和扩散，并引入APPEX算法，有效估计这两个参数及因果图，具有广泛应用潜力。 🏷️ 标签 APPEX算法 diffusion 因果图 扩散 漂移 随机微分方程 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
