<div dir="auto">Thanks, Jon.  I will work on this.<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">One of my first tasks in my causal reasoning job was to write Java classes and methods and and applet that used them to allow a user to interactively enter a DAG and then enter pairs of nodes and return the d-separation facts for each pair.  Chris Meek who is mentioned by Baez defined the task for me.<br><br><div data-smartmail="gmail_signature" dir="auto">---<br>Frank C. Wimberly<br>140 Calle Ojo Feliz, <br>Santa Fe, NM 87505<br><br>505 670-9918<br>Santa Fe, NM</div></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Feb 18, 2021, 9:20 AM jon zingale <<a href="mailto:jonzingale@gmail.com">jonzingale@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">In an attempt to ground my above thoughts, and respond to your apprehension,<br>
I found these two John Baez articles offering some explanation for why one<br>
might want to use category theory to guide Bayesian network calculations.<br>
Additionally, I was pleased to see that he makes explicit the connection to<br>
monoidal categories[2].<br>
<br>
[1]<br>
<a href="https://golem.ph.utexas.edu/category/2018/07/bayesian_networks.html#:~:text=in%20causal%20theory.-,Introduction,nodes%2C%20satisfying%20the%20Markov%20condition" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">https://golem.ph.utexas.edu/category/2018/07/bayesian_networks.html#:~:text=in%20causal%20theory.-,Introduction,nodes%2C%20satisfying%20the%20Markov%20condition</a>.<br>
<br>
[2]<br>
<a href="https://golem.ph.utexas.edu/category/2018/01/a_categorical_semantics_for_ca.html#more" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">https://golem.ph.utexas.edu/category/2018/01/a_categorical_semantics_for_ca.html#more</a><br>
<br>
For my own part, the intuition to approach the problem of separating actual<br>
*causes* from collections of *evidence* via presheaves mostly follows from<br>
choosing to study the epimorphisms associated with such networks. The<br>
sections are going to need to compose, forming *narratives* (not sure what<br>
else to call these) that give _a_ lineage of causes. It strikes me (a<br>
tourist) that such a framework could be useful when reasoning about<br>
evidence.<br>
<br>
<br>
<br>
--<br>
Sent from: <a href="http://friam.471366.n2.nabble.com/" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">http://friam.471366.n2.nabble.com/</a><br>
<br>
- .... . -..-. . -. -.. -..-. .. ... -..-. .... . .-. .<br>
FRIAM Applied Complexity Group listserv<br>
Zoom Fridays 9:30a-12p Mtn GMT-6  <a href="http://bit.ly/virtualfriam" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">bit.ly/virtualfriam</a><br>
un/subscribe <a href="http://redfish.com/mailman/listinfo/friam_redfish.com" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">http://redfish.com/mailman/listinfo/friam_redfish.com</a><br>
FRIAM-COMIC <a href="http://friam-comic.blogspot.com/" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">http://friam-comic.blogspot.com/</a><br>
archives: <a href="http://friam.471366.n2.nabble.com/" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">http://friam.471366.n2.nabble.com/</a><br>
</blockquote></div>