arXiv 博士论文：从因果视角重构算法追索与动力系统建模
原文标题：Towards Realistic Models of Change: A Causal Perspective on Decision-Making and Dynamical Systems
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该论文探讨统计学习在分布偏移下的泛化局限，主张用因果模型刻画变化的底层机制。第一部分重构「算法追索」问题，提出更现实的反事实成本函数并引入时间维度；第二部分把因果干预与效应扩展到离散与连续随机过程，将动力系统均衡与结构因果模型（SCM）关联。核心论点是模型的可信度取决于其能否真实表征底层现象。
- 问题
- 统计学习在分布偏移下泛化差，难以支撑反事实推理。
- 方法
- 用因果模型刻画底层机制：重构算法追索的成本函数并引入时间维度，把随机过程的均衡与结构因果模型关联。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 做决策系统或追索建议的团队，可参考其成本函数与时间维度建模，判断模型是否真实表征现象。
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