是的，這種凸優化方法可以推廣到其他類型的DAG學習問題，具體可以考慮以下幾個方面：
非線性結構方程模型：對於非線性結構方程模型，可以通過引入非線性變換或使用核方法，將問題轉化為一個凸優化問題，從而利用類似的優化技術進行DAG結構學習。
時間序列數據：在處理時間序列數據時，可以將DAG結構與時間序列模型結合，通過引入時間延遲的特徵，將DAG學習問題轉化為一個凸優化問題。
多層次結構：在多層次結構的DAG學習中，可以將每一層的結構學習視為一個子問題，利用凸優化方法分層解決，最終合併結果。
隱變量模型：對於包含隱變量的DAG學習問題，可以通過引入隱變量的分佈假設，將學習問題轉化為一個凸優化問題，這樣可以有效地估計隱變量的影響。
圖神經網絡：在圖神經網絡的框架下，可以將DAG結構學習問題視為一個圖嵌入問題，利用凸優化方法進行圖的結構學習，這樣可以充分利用圖的結構特性。
通過這些推廣，凸優化方法在DAG學習中的應用將更加廣泛，能夠解決更多複雜的結構學習問題。