简介：基于功能因果模型(Functional Causal Models)的方法，通过适当限制模型类别来确定两个变量之间的因果方向，然而，它们的性能对模型假设很敏感，这使得从业者很难使用。在这篇论文中，我们提供了FCM的一个新的动力学系统视图，并提出了一个新的框架来识别二元情况下的因果方向。首先给出了FCM与最优运输之间的联系，然后研究了FCM约束下的最优运输问题。此外，利用FCM约束下的最佳输运的动力学解释，我们确定了在最小作用原理下静态因果对数据的相应动态过程。它为描述静态因果关系提供了一个新的维度，同时也为定量因果关系的建模提供了更多的自由度。特别地，我们证明了加性噪声模型(ANMs)对应于体积保持无压流动。因此，基于它们的速度场散度，我们引入了一个判断因果方向的判据。在此基础上，我们提出了一种新的基于最优传输的自适应模型选择算法，该算法对模型的选择具有鲁棒性，并将其推广到后非线性模型。我们的方法在模拟和真实因果发现基准数据集上达到了很好的效果。

文章链接：https://arxiv.org/abs/2201.09366

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