机构名称：
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加权模型集成（WMI）是在混合域中对混合域进行高级概率推断的框架，即在混合连续二散的随机变量上以及存在复杂的逻辑和算术约束的情况下。在这项工作中，我们在理论和算法方面都推进了WMI框架。首先，我们根据WMI问题的依赖关系结构的两个关键特性来追踪WMI推断的障碍性边界：稀疏性和直径。我们证明，当该结构是用对数直径树形的，精确的推断才是有效的。尽管这结果加深了我们对WMI的理论理解，但它阻碍了确切的WMI求解器对大问题的实际适用性。为了克服这一点，我们提出了第一个近似WMI求解器，该求解器不诉诸采样，但对近似模型进行了精确的推断。我们的解决方案迭代执行通过放松的问题结构传递的消息，以恢复丢失的依赖关系。正如我们的实验表明的那样，它会扩展到无法确切的WMI求解器到达的问题，同时提供准确的近似值。
具有代数约束的概率推断-Zhe Zeng
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