图分离准则算法研究

研究提出针对统计图模型分离准则的高效检验算法，证明所研究准则均可通过可达性（reachability）的模块化变体实现检验。除 $\sigma$-separation 外，该方法对所有准则均达到线性时间复杂度，匹敌图加载的理论最优时间。团队基于 CIfly 框架提供了 R 与 Python 代码实现，并通过仿真实验验证了运行效率与扩展表现。