2021年4月24日，我院会计专业举行了学术报告会。会上，储海林老师就他做研究的方向做了题为DAGs与TOPOS方法的学术演讲。

以下是关于DGAs与TOPOS方法的基本介绍：

在社会生活中原因与效果关系的复杂性能够非常快速的导致混乱的思考与弄混讨论。

箭头沙拉：

定向无环图的概念与特点

我们讨论可观察的社会科学中因果推断定向无环图的使用。因果模型的可视化表示在社会科学中具有很长的历史，首先是由于线性结构方程的路径图（1964-1975）而越来越重要，---定向无环图是一个由点和箭头构建的数学对象。通过几个假设，DAGs可以严格的方式联系于数据（概率分布）与因果框架，包括潜在的结果框架。作为一个简明的比较，各种密切相关（不是等同）于在DAGs与因果模型之间的沟通的存在。

DAGs由三个元素组成：变量（节点，顶点），箭头（边（缘）），以及遗漏的箭头（missing arrows）。箭头表示变量与未来的顺序变量的对偶之间可能的定向的因果的结果。在C与Y之间的箭头意味着C至少作为总体的一个成员在Y上可以施加一个直接的因果性结果。遗漏箭头表示对于总体的每个成员的两个变量之间没有直接因果结果的强假设。（某个所谓的无结果的“强零”假设）。T与Y之间的遗漏箭头断言在Y上T的直接的因果结果的完全缺失。DAGs是非参数构造的：它们没有做关于变量（正态，泊松）分布，直接结果的泛函形式（线性的，非线性的，阶梯式的），或者因果效果量级的陈述。

拓扑斯的定义：

一个范畴E被称作一个（基础的）拓扑斯，假如

1.   E具有有限的极限，（等价的，E具有后拉与一个终止的对象）

2.   E是笛卡封闭的，也就是对于每一个对象X我们有一个指数函子（-）X:E ? E 它是函子（－）× X的右伴随矩阵。

3. （4-16）E   具有一个子对象分类器，也就是说，一个对象?与一个态射1（称作真），（4-25）以至于对于在E中的每一个单一同态，存在一个唯一的f s：X→ ?做成一个后拉图

二者的背景知识不同，但表现形式类似，点与箭头，这就是我们要研究的出发点。

图文：储海林