条件独立模型刻画随机变量间的因果关系，实际生活中事件之间的因果关系常常通过概率分布函数来描述，这就使得一些图上的概率分布特别适于用条件独立模型来刻画.目前条件独立模型的研究方法主要有代数几何方法和组合方法。本文用代数几何方法研究条件独立模型，其内容属于代数统计学----一门新的学科。　　 本研究主要内容如下：⑴给出条件独立模型的定义及其有关性质的证明.研究如何将条件独立模型转换为代数几何学中的理想和簇，并给出了准素分解的意义；⑵介绍了贝叶斯网理论，并给出条件独立模型与判别分支间的关系；介绍了隐变量模型和种系发生学；⑶结合代数统计的思想以及贝叶斯网代数几何和种系发生学代数几何，建立了统一的框架，引入了判别分支和导出，提出了一系列问题；⑷在此框架下考察一类特殊的反馈系统，利用拓扑的语言，定义了整体稳定性和迭代维数，在一定条件下证明了它们是有意义的；⑸最后对全文进行总结，指出有待进一步研究的方向。