Explore la découverte causale à l'aide de modèles variables latents, en mettant l'accent sur les défis et les solutions pour déduire les relations causales à partir de données non gaussiennes.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Explore l'invariance, la causalité et la robustesse de l'analyse des données, en abordant les défis et les implications pour la généralisation de la distribution.
Étudier les limites des effets causaux en utilisant des paramètres de sensibilité à l'échelle de la différence de risque, en abordant les limites et en proposant de nouvelles approches.
Couvre des sujets avancés en théorie quantique des champs, y compris la quantification des champs et l'organisation des champs en représentations irréductibles.
Explore l'optique quantique d'une cavité, définissant l'entrée et les sorties, et couvre des sujets comme les modes de cavité et les équations quantiques de Langevin.
Explore la causalité, la corrélation et les corrélations fallacieuses dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'atténuation des biais et l'invariance entre les environnements.
Déplacez-vous dans la causalité dans un monde indéterministe, défiant les points de vue traditionnels et explorant les implications de la physique quantique sur le hasard et la réalité.
