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→粗粒化复杂网络
==粗粒化复杂网络==
==粗粒化复杂网络==
为了识别复杂网络中的因果涌现，需要对网络进行[[粗粒化]]，然后比较宏观网络与微观网络的有效信息，判断能否发生因果涌现。粗粒化方法包括：贪婪算法、谱分解方法以及梯度下降方法。Klein等人<ref name=":0" />利用贪婪算法构建了宏观尺度的网络，发现对于大规模网络其效率很低。Griebenow 等人<ref>Griebenow R, Klein B, Hoel E. Finding the right scale of a network: efficient identification of causal emergence through spectral clustering[J]. arXiv preprint arXiv:190807565, 2019.</ref>提出了一种基于谱分解的方法识别偏好依赖网络中的因果涌现。相较于贪婪算法以及梯度下降算法，谱分解算法的计算时间最少，同时找到宏观网络的因果涌现也更加显著。
为了识别复杂网络中的因果涌现，需要对网络进行[[粗粒化]]，然后比较宏观网络与微观网络的有效信息，判断能否发生因果涌现。粗粒化方法包括：[[贪婪算法]]、[[谱分解方法]]以及[[梯度下降]]方法。Klein等人<ref name=":0" />利用贪婪算法构建了宏观尺度的网络，发现对于大规模网络其效率很低。Griebenow 等人<ref>Griebenow R, Klein B, Hoel E. Finding the right scale of a network: efficient identification of causal emergence through spectral clustering[J]. arXiv preprint arXiv:190807565, 2019.</ref>提出了一种基于谱分解的方法识别偏好依赖网络中的因果涌现。相较于贪婪算法以及梯度下降算法，谱分解算法的计算时间最少，同时找到宏观网络的因果涌现也更加显著。
===贪婪算法===
===贪婪算法===