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对于任意state partition <math>A</math>，我们能够定义一个lumped process，即把微观的动力学轨迹<math>s^{(t)}</math>投影到<math>A</math>的空间上。

对于任意state partition <math>A</math>，我们能够定义一个lumped process，即把微观的动力学轨迹<math>s^{(t)}</math>投影到<math>A</math>的空间上。

[[文件:Lumpable和non-lumpable的例子.png|缩略图|对lumpable和non-lumpable矩阵做粗粒化|替代=|600x600像素]]

[[文件:Lumpable和non-lumpable的例子.png|缩略图|图2：对lumpable和non-lumpable矩阵做粗粒化|替代=|600x600像素]]

'''''定义1'''''：'''Lumped process'''

'''''定义1'''''：'''Lumped process'''

不满足上述两个条件的，都不被定义为lumpable partition。也就是说，不是所有的lumped process都是lumpable的，即使他们的命名方式相似。

不满足上述两个条件的，都不被定义为lumpable partition。也就是说，不是所有的lumped process都是lumpable的，即使他们的命名方式相似。

从图2的lumpable和non-lumpable例子中，我们看到，lumpable矩阵是可以找到一个lumped process，而这个lumped process是满足马尔可夫性，且对所有初始状态都保持一致的。

从图2的lumpable和non-lumpable例子中，我们看到，lumpable矩阵是可以找到一个lumped process，而这个lumped process是满足马尔可夫性，且对所有初始状态都保持一致的。

这里我们就能看到，<math>p_{s_3 \rightarrow A_1} \neq p_{s_4 \rightarrow A_1}</math>，当同一组的两个状态<math>s_3</math>和<math>s_4</math>对其他组的转移概率不一样的话，如果我们强行按照这样来分组（也没办法强行，因为我们不知道<math>p_{A_2 \rightarrow A_1} = p_{s_3 \rightarrow A_1}</math>还是<math>p_{A_2 \rightarrow A_1} = p_{s_4 \rightarrow A_1}</math>），假设<math>p_{A_2 \rightarrow A_1} = 0.6</math>，我们会发现这样的粗粒化结果违背了Lumpability一开始的定义<ref name=":3" />（公式(3)），即粗粒化后的'''转移概率对所有的初始微观状态<math>\pi</math>都适用'''。因为当<math>\pi = s_4</math>的时候，<math>p_{A_2 \rightarrow A_1} = 0.6</math>这个转移概率就是错的，即使<math>\pi \neq s_4</math>，任何初始微观状态<math>\pi</math>都会在某时刻<math>n</math>达到<math>s_4</math>并导致转移概率出错。

这里我们就能看到，<math>p_{s_3 \rightarrow A_1} \neq p_{s_4 \rightarrow A_1}</math>，当同一组的两个状态<math>s_3</math>和<math>s_4</math>对其他组的转移概率不一样的话，如果我们强行按照这样来分组（也没办法强行，因为我们不知道<math>p_{A_2 \rightarrow A_1} = p_{s_3 \rightarrow A_1}</math>还是<math>p_{A_2 \rightarrow A_1} = p_{s_4 \rightarrow A_1}</math>），假设<math>p_{A_2 \rightarrow A_1} = 0.6</math>，我们会发现这样的粗粒化结果违背了Lumpability一开始的定义<ref name=":3" />（公式(3)），即粗粒化后的'''转移概率对所有的初始微观状态<math>\pi</math>都适用'''。因为当<math>\pi = s_4</math>的时候，<math>p_{A_2 \rightarrow A_1} = 0.6</math>这个转移概率就是错的，即使<math>\pi \neq s_4</math>，任何初始微观状态<math>\pi</math>都会在某时刻<math>n</math>达到<math>s_4</math>并导致转移概率出错。

\end{aligned}

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</math>

</math>

回到上面lumpable partition 等于HOM的推断，我们就能得出，'''根据lumpability而做的粗粒化，构建的宏观网络和微观网络也是保持一致的。'''

回到上面lumpable partition 等于HOM的推断，我们就能得出，'''根据lumpability而做的粗粒化，构建的宏观网络和微观网络也是保持一致的。'''