본 논문은 확률적 동역학 시스템의 관측 데이터로부터 기저의 인과 구조를 추론하는 문제를 다룬다. 확률적 미분 방정식(SDE)을 통해 모델링되는 이러한 과정은 "어떤 변수가 다른 변수의 미분에 들어가는가"를 통해 자연스럽게 인과 관계를 함축한다. 본 논문에서는 일반적인 SDE 모델에 의해 유도되는 비순환 의존 그래프(자기 루프 허용)에 대해 Markov인 선택된 구간에 걸친 좌표 과정에 대한 조건부 독립(CI) 제약 조건을 개발한다. 그런 다음 CI 오라클을 가정하고 시간 방향성을 활용하여 기저 또는 유도된 조상 그래프를 유일하게 복구할 수 있는 건전하고 완전한 인과 발견 알고리즘을 제공한다. 마지막으로, 알고리즘의 실용성을 높이기 위해 데이터에서 이러한 제약 조건을 추론하는 유연하고 일관된 시그니처 커널 기반 CI 검정을 제안한다. SDE 모델 및 그 이상에서 기존 접근 방식보다 우수한 CI 검정과 인과 발견 알고리즘을 광범위하게 벤치마킹한다.
