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Identifying Drift, Diffusion, and Causal Structure from Temporal Snapshots
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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。
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关键要点
- 随机微分方程（SDE）是建模动态过程的重要工具，包括基因调控网络、污染物运输、金融市场和图像生成。
- 在个体轨迹不可观察的情况下，从观测数据中学习SDE是一项具有挑战性的任务。
- 本文提出了一种新方法，通过时间边际联合估计SDE的漂移和扩散。
- 引入的APPEX算法能够有效估计漂移和扩散参数及因果图，具有广泛的应用潜力。
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