本文探讨了一种新的因果关系表示学习方法，通过时间信息和弱约束识别潜在因果变量。研究表明，该方法在非平稳环境中能够恢复独立潜在成分，并在识别时间延迟因果影响方面表现优越。通过稀疏性和非线性分析，增强了模型对变量的理解和可识别性。