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。对于这个转移概率矩阵，<math>\{1, 2, \{34\}, 5, 6\}</math>是一个成块的划分。其对应的宏观转移概率：

对于这个转移概率矩阵，<math>\{1, 2, \{34\}, 5, 6\}</math>是一个成块的划分。其对应的宏观转移概率：

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根据上一部分对HOM方法介绍，我们注意到，HOM中各情况的计算方式本质上都是对待合并节点<math>A</math>中各节点的出流<math>W_i^{out}</math>的加权求和。而成块性的特性决定了，群组里的各节点到其他群组的出流<math>W_i^{out}</math>都是一样的。所以，对相同的<math>W_i^{out}</math>进行任意加权平均的结果仍然是<math>W_i^{out}</math>。这意味着，无论根据哪种情况采用哪种加权方法，对于成块划分来说，最终的结果都是一致的，且与成块性的粗粒化结果相同。

根据上一部分对HOM方法介绍，我们注意到，HOM中各情况的计算方式本质上都是对待合并节点<math>A</math>中各节点的出流<math>W_i^{out}</math>（即图中的红色连边）的加权求和。而成块性的特性决定了，群组里的各节点到其他群组的出流<math>W_i^{out}</math>都是一样的。所以，对相同的<math>W_i^{out}</math>进行任意加权平均的结果仍然是<math>W_i^{out}</math>。这意味着，无论根据哪种情况采用哪种加权方法，对于成块划分来说，最终的结果都是一致的，且与成块性的粗粒化结果相同。

由此，我们总结，'''成块性的聚合方式和HOM的计算方式，无论入流还是出流都完全一致。'''

由此，我们总结，'''成块性的聚合方式和HOM的计算方式，无论入流还是出流都完全一致。'''

===成块性 v.s. 有效信息/动力学可逆性===

===成块性 v.s. 有效信息/动力学可逆性===