Här presenterar vi en skalbar metod för att beräkna strukturen av orsakssamband över storskaliga dynamiska system som uppnår hög effektivitet i att upptäcka faktiska funktionella anslutningar. Metoden är baserad på Granger kausalitetsanalys av multivariata linjära modeller, löst med hjälp av en gles regressionsmetod, och kan hantera autoregressiva modeller av mer än 10 000 variabler.
Cecchi m.fl. REF presenterade en skalbar metod, baserad på Granger kausalitetsanalys av flervariata linjära modeller, för att beräkna strukturen av orsakssamband över storskaliga dynamiska system som uppnår hög effektivitet i att upptäcka faktiska funktionella anslutningar.
Inferring brain dynamics using granger causality on fMRI data
{'venue': '2008 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'journal': '2008 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}