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线性非高斯有向无环模型的最短路径问题重新定义：成对似然比、先验知识和路径枚举
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了利用Func-LiNGAM扩展LiNGAM模型来识别大脑有效连接任务中的因果关系问题。通过优化向量的坐标使用功能主成分分析，解决了功能性数据中离散时间点的稀疏性问题。实验证实了该框架能够识别多变量函数之间的因果关系。
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关键要点
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利用Func-LiNGAM扩展LiNGAM模型以识别大脑有效连接中的因果关系。
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建立了非高斯随机向量和无限维希尔伯特空间中因果关系可辨识性的理论保证。
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通过功能主成分分析优化向量坐标，解决功能性数据中离散时间点的稀疏性问题。
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合成数据实验验证了该框架能够识别多变量函数之间的因果关系。
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在真实数据分析中，专注于fMRI数据的脑连接模式。
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