本研究探讨了因果时序图中因果识别算法的适用性，提出了新界限以确定因果效应的可识别性，并简化了无限时间范围内的因果分析。

本文提出了一种处理非平稳数据的框架，开发了多种方法以检测因果结构和变量间关系。研究基于状态空间模型和马尔可夫假设，验证了新型因果模型和算法在非平稳时间序列中的有效性，实验结果显示这些方法在因果识别和预测方面优于现有技术。