본 논문은 비결정적 구조적 인과 모델(SCM)로 순환하지 않는 결정적 SCM을 일반화하고, 이것이 반사실적 추론에 개선된 의미론을 제공한다고 주장합니다. 기존의 결정적 의미론(Halpern에 의해 개발, Galles & Pearl의 초기 제안 기반)은 부모 변수 값 할당에 대해 자식 변수에 대한 고유한 값 할당이 존재하고, 실제 세계(모델의 모든 변수에 대한 값 할당)가 각 개입에 대해 고유한 반사실적 세계를 지정한다고 가정합니다. 이러한 가정들은 비현실적이므로 본 논문에서는 이를 모두 제거합니다. 다치 함수를 구조 방정식에 허용하여 이를 수행합니다. 또한, 실제 세계에서 얻어진 방정식의 해가 모든 반사실적 세계에서 보존되도록 의미론을 조정합니다. 결과 논리에 대한 건전하고 완전한 공리화를 제공하고, Halpern의 표준 논리와 본 논문과 유사한 최근 제안과 비교합니다. 마지막으로, 이러한 모델을 확률적 경우로 확장하고, 이것이 베이지안 인과 네트워크에서도 반사실적 추론을 식별하는 방법을 제시함을 보여줍니다.
