本文探讨了马尔科夫等价类及其在因果推断中的应用，提出了新的定向规则和算法，以提高贝叶斯网络结构学习的精度和效率。研究涵盖了有向无环图（DAG）的干预设计、最大方向性任务及其优化方法，展示了新算法在处理复杂图形时的优势。

本文研究如何计算有向无环图的马尔科夫等价类数量。在部分边缘方向已知的情况下，该问题在一个实例类中是可固定参数可解的。