用短时间序列推断非线性动力学中的因果关系

讲座内容：从观测到的时间序列数据中推断变量之间的因果关系在各个学科中都是非常重要的，但也是一项具有挑战性的任务，特别是在观测数据短的情况下。基于非线性动力学吸引子的嵌入理论，我们开发了一种从非常短的时间序列数据中推断变量间的因果关系的新方法。具体而言，我们首先表明测量两个观测变量之间的交叉映射的平滑度可以用来检测因果关系。然后，我们提供了一个非常有效的算法来计算交叉映射的平滑度（CMS），从而推断因果关系。这个方法即使在数据非常短的时候也能达到很高的精度，而且我们通过分析各种基准的数学模型和生物系统的实际数据验证了这种方法。