本文提出了一种基于共享动态的时序数据因果发现框架，能够有效识别样本间的因果关系，并处理噪声和混淆问题。介绍了集成去噪技术和自举置信区间自动识别动力学定律的方法，以及结合学习方法研究加速方法的综合框架。此外，还探讨了在无专家输入情况下独立发现方程的工具，以及利用深度神经网络识别非线性动态系统的方法。