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第108行：
第108行： − 输入：原始网络<math>A</math>和分组大小<math>K</math>；输出：宏观网络<math>B</math>以及对应的粗粒化方式<math>M</math>+
→梯度下降方法
====梯度下降方法====
====梯度下降方法====
输入：包含[math]N[/math]个节点的原始网络[math]G[/math]，其对应邻接矩阵为：<math>A</math>，粗粒化后的网络所包含的节点数：<math>K</math>；输出：宏观网络[math]G'[/math]，对应的邻接矩阵为：<math>B</math>，以及对应的从[math]A[/math]到[math]B[/math]的粗粒化矩阵：<math>M</math>
# 针对一个含有<math>N</math>个节点的网络<math>A</math>，随机初始化一个分组矩阵<math>M\in \mathbb{R}^{N×K}</math>，<math>K</math>表示分组的大小，其中矩阵里面的每个元素<math>m_{iμ}=Pr(v_i\in v_{\mu})</math>，表示微节点<math>v_i</math>属于宏观节点<math>v_{\mu}</math>的概率
# 针对一个含有<math>N</math>个节点的网络<math>A</math>，随机初始化一个分组矩阵<math>M\in \mathbb{R}^{N×K}</math>，<math>K</math>表示分组的大小，其中矩阵里面的每个元素<math>m_{iμ}=Pr(v_i\in v_{\mu})</math>，表示微节点<math>v_i</math>属于宏观节点<math>v_{\mu}</math>的概率