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[[因果涌现]]理论最初是由Erick Hoel等人<ref>Hoel E P, Albantakis L, Tononi G. Quantifying causal emergence shows that macro can beat micro[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110(49): 19790-19795.</ref>提出，使用[[有效信息]]来量化离散[[马尔科夫动力学]]的[[因果]]性强弱。2020 年，Klein 等人<ref>Klein B, Hoel E. The emergence of informative higher scales in complex networks[J]. Complexity, 2020, 20201-12.</ref>尝试将该方法应用到[[复杂网络]]中，然而为了量化复杂网络中的因果涌现，需要解决如下问题：定义网络节点动力学，定义有效信息，网络如何粗粒化、动力学一致性检验等问题。

[[因果涌现]]理论最初是由Erick Hoel等人<ref>Hoel E P, Albantakis L, Tononi G. Quantifying causal emergence shows that macro can beat micro[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110(49): 19790-19795.</ref>提出，使用[[有效信息]]来量化离散[[马尔科夫动力学]]的[[因果]]性强弱。2020 年，Klein 等人<ref>Klein B, Hoel E. The emergence of informative higher scales in complex networks[J]. Complexity, 2020, 20201-12.</ref>尝试将该方法应用到[[复杂网络]]中，然而为了量化复杂网络中的因果涌现，需要解决如下问题：定义网络节点动力学(引入随机游走子，假定每个节点具有随机游走动力学)，定义有效信息(基于节点的概率转移矩阵，类比状态转移矩阵的有效信息计算方式)，网络如何粗粒化(考虑不同的粗粒化方法，将微观节点粗粒化为宏观节点)、动力学一致性检验(保证粗粒化完以后的网络具有相同的随机游走动力学)等问题。

==定义网络节点动力学==

==定义网络节点动力学==