本文可以采用以下六個標準：

1. 目標：指的是研究的基本目的。

   • 耦合網絡重建專注于揭示網絡中變量之間潛在的連接結構，確定它們是如何相互關聯的。
   • 因果發現更進一步，不僅識別連接，還確定變量之間的因果關系和方向。
   • 信息傳遞測量量化變量之間流動的信息量，表明它們影響的強度和方向。

2. 方法：指的是實現研究目標所使用的技術和方法。

   • 信息論方法利用傳遞熵和互信息等概念來衡量變量之間的統計依賴性和信息流。
   • 格蘭杰因果關系檢驗一個變量的過去值是否能改進對另一個變量未來值的預測，暗示因果關系。
   • 狀態空間重構方法涉及在狀態空間中創建系統動力學的表示，并分析軌跡之間的幾何關系，以推斷因果關系。
   • 神經網絡可用于各種任務，例如學習數據中的復雜模式、估計互信息或直接預測因果關系。

3. 對網絡的假設：這些是對所研究的網絡結構和性質的潛在假設。

   • 線性假設變量之間的關系是線性的，即一個變量的變化會導致另一個變量成比例的變化。
   • 非線性允許變量之間更復雜、不成比例的關系。
   • 無環性假設網絡中沒有反饋回路，即一個變量不能既是原因又是另一個變量的結果。
   • 循環性允許存在反饋回路，其中變量可以相互影響。