<p>Effiziente Kausalitätsfindung durch Super-Structure-Lernen</p> <p>In der jüngsten Forschung hat sich die differenzierbare Kausalitätsfindung als vielversprechender Ansatz etabliert, um die Genauigkeit und Effizienz bestehender Methoden zu steigern. Bei hochdimensionalen Datensätzen oder Daten mit latenten Störfaktoren stoßen herkömmliche Verfahren, die auf kontinuierlichen Optimierungsalgorithmen basieren, jedoch an ihre Grenzen. Die enorme Suchraumgröße, die Komplexität der Zielfunktion und die graphent