Vi visar att om något antal variabler tillåts att vara samtidigt och självständigt randomiserade i något experiment, log 2 (N ) + 1 experiment är tillräckliga och i värsta fall nödvändigt för att bestämma orsakssambandet mellan N ≥ 2 variabler när inga latenta variabler, ingen urvalsfördel och inga återkopplingscykler finns. För alla K, 0 < K < 1 2 N ger vi en övre gräns för antalet experiment som krävs för att bestämma orsaksstruktur när varje experiment samtidigt randomiserar K-variabler. För stora N, dessa gränser är betydligt lägre än N - 1 bundet krävs när varje experiment randomiserar högst en variabel. För k max < N 2 visar vi att (N kmax −1)+ N 2kmax log 2 (k max ) experiment är tillräckliga och i värsta fall nödvändiga. Vi erbjuder en gissning om det minimala antalet experiment som i värsta fall är tillräckliga för att identifiera alla orsakssamband mellan N observerade variabler som är en delmängd av hörnen i en DAG.
I REF infördes begränsningen av antalet variabler som intervenerade i varje försök.
On the Number of Experiments Sufficient and in the Worst Case Necessary to Identify All Causal Relations Among N Variables
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}