解释消除（贝叶斯网络）
草坪湿了，可能是下雨，也可能是洒水器开过。两个原因本来互不相干——下不下雨和有没有开洒水器毫无关系。可一旦看到草是湿的，两个原因的可能性都会同时上升：总得有人为这摊水负责。妙处在下一步：要是你又确认了“昨晚确实下雨了”，那这摊水已经有了着落，洒水器的嫌疑反而被压了回去——明明它俩先验独立，却在观测之后变得此消彼长。这就是解释消除，也是贝叶斯网络里“对撞结构”的招牌现象。点节点给它派证据，看概率怎么动。
三个节点组成一张因果图：下雨 R 和 洒水器 S 各指向 草湿 W。条形是每个原因当前的概率；被钉住的节点是“已观测”的证据。点任意节点循环切换：未知 → 观测为“是” → 观测为“否” → 未知。
结果把原因都点亮
共同结果一旦被观测——草湿了，下雨和洒水器的概率会同时上升，因为总要有原因来解释它。
解释消除
已知确实下雨了，这摊水就有了交代，于是洒水器的概率被压回去——一个原因解释了结果，另一个就没那么必要。
对撞结构的脾气
两个原因本来相互独立，却因为共享一个结果，在观测之后变得相互竞争——这正是对撞（collider）结构的特性。