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通过协方差矩阵的乔列斯基分解恢复具有潜变量的线性因果模型
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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
本文提出了一种基于观测数据协方差矩阵的 DAG 结构恢复算法，能够快速易实现且具有精确恢复的理论保证。在合成和真实数据集上，该算法比先前的方法明显更快，并达到了最先进的性能。同时，修改后的算法能够在大多数情况下恢复出真实图，并且优于现有算法。
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关键要点
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本文提出了一种基于观测数据协方差矩阵的 DAG 结构恢复算法。
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该算法快速易实现，具有精确恢复的理论保证。
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在合成和真实数据集上，该算法比先前的方法明显更快。
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该算法达到了最先进的性能。
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在等误差方差假设下，优化过程被纳入基于 Cholesky 分解的算法中。
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修改后的 'Cholesky + 优化' 算法能够在大多数情况下恢复出真实图。
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该算法优于现有算法。
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