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Causal Discovery in Structural VAR Models Under Equal Noise Variance
यह शोध पत्र समान शोर प्रसरण (noise variance) वाले रैखिक गाऊसी स्ट्रक्चरल VAR मॉडलों में कारण खोज (causal discovery) की चुनौती को संबोधित करता है, जिसमें अवलोकन संबंधी तुल्यता (observational equivalence) के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित किया गया है और ENVAR प्रस्तावित किया गया है, जो एक स्पर्सिटी-आधारित एल्गोरिदम है जो तुल्यता वर्ग के भीतर एक प्रतिनिधि कारण ग्राफ की पहचान करता है, जिसे सिंथेटिक और fMRI डेटा दोनों पर मान्य किया गया है।