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第118行：
第118行： − 在实践中，我们总是取alpha=1 来平衡gama测量确定性和简并性的倾向，gama被称为核规范。+ − 考虑到alpha=1的重要性，我们将主要展示alpha=1 的结果，在下文中，我们将gama1基座gama。+ + + + + + + + + + + + + + + − gamaa受矩阵的大小影响，所以我们需要进行归一化，从而刻画与大小无关的近似动力学可逆性，这样可以更方便地在不同大小的马尔科夫链+ + + 第365行：
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</math>与EI定义中的确定性项具有可比性，因为当P具有越来越多的one-hot向量，P的中的最大转移概率也会变得更大，意味着动力学变得更加可逆。
</math>与EI定义中的确定性项具有可比性，因为当P具有越来越多的one-hot向量，P的中的最大转移概率也会变得更大，意味着动力学变得更加可逆。
在实践中，我们总是取<math>
\alpha=1
</math>来平衡<math>
\Gamma
</math>测量确定性和简并性的倾向，<math>
\Gamma_{\alpha=1}
</math>被称为核规范。
考虑到<math>
\alpha=1
</math>的重要性，我们将主要展示<math>
\alpha=1
</math>的结果，在下文中，我们将<math>
\Gamma_{\alpha=1}
</math>记作<math>
\Gamma
</math>。
===归一化及例子===
===归一化及例子===
<math>
\Gamma_{\alpha=1}
</math>受矩阵的大小影响，所以我们需要进行归一化，从而刻画与大小无关的近似动力学可逆性，这样可以更方便地在不同大小的马尔科夫链
之间进行比较。
之间进行比较。
<math>
<math>
\gamma
\gamma
</math>大幅上升。这表明在粗粒化过程中损失了大量信息，同时可以得到一个相对更有效的小型网络模型，具有更强的归一化近似动态可逆性。
</math>大幅上升。这表明在粗粒化过程中损失了大量信息，同时可以得到一个相对更有效的小型网络模型，具有更强的归一化近似动态可逆性。
== 参考文献 ==