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不同？” “各位老师，这个问题由我来解答。” 陈艺文站了起来，朗朗开口道：“我们的技术是通过利用对称性和群的性质来识别和解耦因果关系。这种方法在处理复杂系统的因果推断时，可以更有效地揭示变量间的结构和动态关系…… 基于统计学的方法，如回归分析、贝叶斯网络或机器学习模型，侧重于通过数据分布和统计关系来推断因果效应。这些方法通常依赖大量数据，且在面对混杂变量或隐藏变量时可能需要额外的假设。 群论因果解耦可能在理论上提供一种更为直观和数学上严谨的方式来理解因果关系，尤其是在高度结构化的系统中。相比传统统计方法，只需要更少的计算资源和时间。 事实上，经过我们的不断测试，这项技术不但那能提升效率，更能提供更精确的因果解耦，因为它能够...