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不确定因果序下布尔函数的量子查询复杂度
量子电路的标准模型假设操作以固定的连续“因果”顺序应用。近年来，放宽这一限制以获得因果不确定计算的可能性引起了广泛关注。例如，量子开关使用量子系统来连贯地控制操作顺序。已经证明了几种临时的计算和信息理论优势，这引发了这样一个问题：是否可以在更统一的复杂性理论框架中获得优势。在本文中，我们通过研究一般高阶量子计算下布尔函数的查询复杂性来解决这个问题。为此，我们将查询复杂性的框架从量子电路推广到量子超图，以便在平等的基础上比较不同的模型。我们表明，最近引入的具有因果顺序量子控制的量子电路类无法降低查询复杂度，并且因果不确定超级映射产生的任何潜在优势都可以用多项式方法限制，就像量子电路的情况一样。尽管如此，我们发现，当利用因果不确定超级映射时，使用两个查询计算某些函数的最小误差严格较低。
使用真实世界数据进行因果推断的方法
• 舒尼替尼 (n=243) vs 安慰剂 (n=118) • 中期分析（最长随访 54 周）：总生存率 HR = 0.49 • 对照组患者随后可改用舒尼替尼 → 84% 的患者改用 • 后期随访：ITT 分析：OS HR = 0.88，ICER = £77k 保序结构失效时间模型（带 g 估计）：OS HR = 0.51，ICER = £32k → RPSFTM 被认为可以接受并推荐使用舒尼替尼
因果一致性：使用A/B测试的增强语言模型
我们通过调整语言模型以超过A/B测试结果来开发一个通用框架，以优化营销传播的内容。我们微调了一种语言模型，将较低表现的内容转换为表现较高的变体，教会其在文本空间中进行爬山。部署后，该模型会改善人类提出的营销内容。此设计可确保AI援助不太可能损害绩效，从而减轻实施风险并促进组织的采用。我们通过电子邮件营销中的大规模现场实验来验证我们的框架。在涵盖2.83亿印象的36个活动中，在我们调整的模型的协助下创建的主题行实现了单击的速度，比未经辅助的人类专家创造的汇率高33％。这些绩效增长是由于内容质量的提高而有因果关系，从而确认了我们框架的有效性。此外，具有30倍的通用语言模型该参数无法改善结果，而我们较小的微调模型成功，这表明域特定于适应性是必要的，并且相对较小的语言模型就足够了。我们的发现提供了实验证据，表明语言模型可以从A/B测试中提取可概括的见解，从而实现从文案到创意设计的非结构化营销决策的系统优化。
通货膨胀：用于经典和量子因果兼容性的 Python 库
任何科学学科面临的主要挑战之一就是确定某些观察到的相关性背后的原因。疫苗对疾病有效吗？提高工资会鼓励消费吗？大气中二氧化碳的增加是导致地球平均温度升高的原因吗？这些问题以及类似问题都可以用因果推理 (CI) 的工具来表述和分析 [1]。然而，尽管因果推理具有广泛的相关性，但当前涉及潜变量的 CI 算法通常无法分析具有少量节点的结构 [2-6]。鉴于贝尔定理 [8] 可以从概率分布与给定因果结构的兼容性来理解 [9, 10]，量子非局域性领域 [7] 近年来将注意力集中在因果关系上。这一观点推动了量子关联的研究超越传统的二分场景（例如，参见 [ 11 – 15 ] 和评论 [ 16 ]），并推动了表征在这种因果场景中产生的量子和经典概率分布的技术的发展 [ 17 – 21 ]。一个特别成功的工具是膨胀方法 [ 22 – 24 ]，它由一系列越来越严格的必要条件组成，可以通过线性或半定规划进行测试。尽管膨胀技术在量子非局域性领域内外都有广泛的适用性，但其可用的实现通常仅限于
分布自由条件独立性检验及其在因果发现中的应用
本文关注的是条件独立性的检验。我们首先建立条件独立性和相互独立性之间的等价性。基于这种等价性，我们提出了一个指标，通过量化变换变量之间的相互依赖性来衡量条件依赖性。所提出的指标有几个吸引人的特性。（a）它是无分布的，因为所提出的指标的限制零分布不依赖于数据的总体分布。因此，可以通过模拟列出临界值。（b）所提出的指标范围从零到一，当且仅当条件独立性成立时才等于零。因此，它在备选假设下具有非平凡的力量。（c）它对异常值和重尾数据具有鲁棒性，因为它对条件严格单调变换不变。（d）它的计算成本低，因为它包含一个简单的闭式表达式，可以在二次时间内实现。（e）它对涉及计算所提出的指标的调整参数不敏感。 (f) 新指数适用于多变量随机向量以及离散数据。所有这些属性使我们能够将新指数用作各种数据的统计推断工具。通过广泛的模拟和因果发现的实际应用证明了该方法的有效性。
保护主义与经济增长：全球化第一时代的因果证据
我们调查了贸易保护主义政策如何影响经济增长。我们的经验策略利用了一个非凡的税收丑闻，导致瑞典政府意外改变。在1887年，贸易保护主义者的多数席卷了议会的自由贸易多数。我们采用合成控制方法来选择可以比较瑞典经济增长的控制国家。我们找不到证据表明贸易保护主义政策影响了经济增长并研究渠道的原因。关税增加了政府收入。但是，结果并未表明贸易保护主义政府通过增加政府支出来刺激短期经济。
具有不确定因果顺序的量子力学的净化公设
为了研究哪些是最普遍的与局部量子力学兼容的因果结构，Oreshkov 等人 [1] 引入了过程的概念：一些参与方共享的资源，允许他们之间进行没有预定因果顺序的量子通信。这些过程可用于执行标准量子力学中不可能完成的几项任务：它们允许违反因果不等式，并在计算和通信复杂性方面具有优势。尽管如此，目前还不知道有任何可用于违反因果不等式的过程是物理可实现的。因此，人们对确定哪些过程是物理的、哪些只是该框架的数学产物有着浓厚的兴趣。在这里，我们通过提出一个净化公设在这个方向上取得了关键进展：过程只有可净化才是物理的。我们推导出过程可净化的必要条件，并表明几个已知过程不满足这些条件。
行星因果推断：通过地球观测了解社会和经济
《行星因果推断》一书探讨了地球观测 (EO) 数据如何增强社会科学研究，加深我们对人类对环境、社会和经济影响的理解。虽然使用调查和国家统计数据的传统方法成本高昂且有限，但来自卫星的 EO 数据为以精细分辨率研究城市化、贫困、冲突和森林砍伐等现象提供了全球实时视角。本书介绍了以因果为导向的基于 EO 的机器学习 (ML)，其中分析图像中的空间数据以创建社会科学指标的代理并用于因果推断。这些行星因果推断方法可以为全球社会问题提供高分辨率洞察，为评估冲突、可持续发展和其他现象提供新方法。通过结合地理、历史和多尺度分析的见解，“行星因果推断”为研究人员提供了基础，以解决家庭、社区、区域和全球尺度的综合问题。本书的“成分”和“食谱”食谱式框架使社会科学家能够采用 EO-ML 方法，开发自己的研究方法，并解决全球范围内的紧迫问题。
COVID-19疫苗和死亡：根据WHO资格诊断的因果算法
1医学，外科和高级技术部“ G.F.Ingrassia”，卡塔尼亚大学，意大利卡塔尼亚95121; massimiliano.esposito91@gmail.com（M.E.）; monica.salerno@unict.it（M.S.）2福吉亚大学临床与实验医学系，意大利71122 Foggia； francesco.sessa@unifg.it 3临床分子医学和实验室医学，临床生物化学研究所，生物医学系，神经科学和高级诊断，巴勒莫大学90127，意大利巴勒莫90127； marcello.ciaccio@unipa.it 4实验室医学部，AOUP“ P. Giaccone”, 90127 Palermo, Italy 5 Central Laboratory of Advanced Diagnosis and Biomedical Research (CLADIBIOR), University of Palermo, 90128 Palermo, Italy; francesco.dieli@unipa.it 6 Department of Health Promotion, Mother and Child Care, Internal Medicine and Medical Specialties (Pro.M.I.S.E. ），巴勒莫大学，意大利巴勒莫90128； giovanni.giammanco@unipa.it 7临床病理部门，加里波第中央医院，阿纳斯·加里波迪（Arnas Garibaldi），意大利卡塔尼亚95121； fgarozzo41@gmail.com 8手术，肿瘤和口腔科学系（di.chir.on.s. ： +39-095-3782-153或 +39-333-2466-148†这些作者对这项工作也同样贡献。2福吉亚大学临床与实验医学系，意大利71122 Foggia； francesco.sessa@unifg.it 3临床分子医学和实验室医学，临床生物化学研究所，生物医学系，神经科学和高级诊断，巴勒莫大学90127，意大利巴勒莫90127； marcello.ciaccio@unipa.it 4实验室医学部，AOUP“ P.Giaccone”, 90127 Palermo, Italy 5 Central Laboratory of Advanced Diagnosis and Biomedical Research (CLADIBIOR), University of Palermo, 90128 Palermo, Italy; francesco.dieli@unipa.it 6 Department of Health Promotion, Mother and Child Care, Internal Medicine and Medical Specialties (Pro.M.I.S.E.），巴勒莫大学，意大利巴勒莫90128； giovanni.giammanco@unipa.it 7临床病理部门，加里波第中央医院，阿纳斯·加里波迪（Arnas Garibaldi），意大利卡塔尼亚95121； fgarozzo41@gmail.com 8手术，肿瘤和口腔科学系（di.chir.on.s.： +39-095-3782-153或 +39-333-2466-148†这些作者对这项工作也同样贡献。），巴勒莫大学，意大利巴勒莫90128； antonino.giarratano@unipa.it 9 Aesthisia，重症监护和紧急情况部，Policlinico Paolo Giaccone，意大利90128，意大利90128 10基金会IRCCS CA'Granda Maggiore医院多克林医院多肽链，外科医学和血液学系，20162 Milan，20162 Milan，Iataly，意大利； daniele.prati@policlinico.mi.it 11 Biomedicine and Neurosciences和高级诊断，巴勒莫大学，意大利90127，意大利巴勒莫； francesca.rappa@unipa.it 12肿瘤免疫学部门，卫生科学系，人类病理学分隔，巴勒莫大学医学院巴勒莫学院，意大利90128，意大利巴勒莫； claudio.tripodo@unipa.it 13基金会IRCCS CA'Granda Hospital Maggiore Policlinico，Angelo Bianchi Bonomi Hemophilia和血栓形成中心，20162年意大利米兰； piermannuccio.mannucci@policlinico.mi.it 14 Hub Venus and Lymphatic疾病中心Emilia-Romagna地区，Ferrara Sant'anna Hospital of Ferrara，44124，意大利Ferrara； zambo@unife.it * corpsondence：cristoforo.pomara@unict.it;电话。
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。