分离定理：理解有向无环图中的变量独立性

分离定理是指，在一个有向无环图（DAG）中，如果有一条从节点A到节点B的有向边，那么这条边所代表的函数或变量可以从节点A的父节点中分离出来，和节点A的其他父节点无关。这意味着，在DAG中，我们可以通过分离操作来确定变量之间的独立性关系，从而更有效地进行推理和预测。此外，分离定理还提供了一个有效的算法来计算联合概率分布的因子分解，使得我们可以更准确地建立概率模型并进行推理。