7、提升动态连接树算法：从参数化模型到高效推理

提升动态连接树算法：从参数化模型到高效推理

在处理关系型时间模型的推理问题时，提升动态连接树算法（LDJT）展现出了卓越的性能。本文将深入探讨参数化概率动态模型（PDMs）以及LDJT算法，为你揭示其原理和应用。

1. 参数化概率模型（PMs）

PMs是一种结合了一阶逻辑和概率模型的表示方法，使用逻辑变量（logvars）作为参数来表示一阶构造。
- 基本定义
- 参数化随机变量（PRV） ：$A = P(X_1, …, X_n)$ ，其中 $P$ 是随机变量名称，$X_i$ 是逻辑变量。若 $n = 0$，则为无参数PRV。
- 逻辑变量域 ：$D(L)$ 表示逻辑变量 $L$ 的域。
- PRV范围 ：$range(A)$ 提供PRV $A$ 的可能值。
- 约束 ：$(X, C_X)$ 用于将逻辑变量限制在特定域值，$C_X$ 是 $X$ 域值的子集。
- 示例说明
以远程推断患者保水状况为例，使用随机变量名称 $C$（Condition）、$LT$（LivingTogether）、$S$（ScaleWorks）和 $W$（Weight），以及逻辑变量名称 $X$ 和 $X’$ 构建PRVs：$C(X)$、$LT(X, X’)$、$S(X)$ 和 $W(X)$。逻辑变量 $X$ 和 $X’$ 的域为 ${alice, bob, eve}$，各PRV有相应的范围。
- 参数化