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重整化群（renormalization group, RG）理论是研究[[多自由度系统]]的强有力框架，通过不同尺度下系统状态、模型参数和[[耦合常数]]的描述，实现分辨率层次转换，可识别[[相变临界点]]并分析临界行为。传统物理应用中，重整化群基于同质性、对称性、几何结构和局部性构建尺度变换方案。近年来，该理论向[[复杂网络]]拓展，但网络系统存在显式几何坐标缺失、节点与子图统计异质性及类格点对称性缺乏三大特征，导致统一重整化流程构建面临挑战。本文梳理网络重整化主流方法，评述理论突破，探讨关键科学问题。

重整化群（renormalization group, RG）理论是研究[[多自由度系统]]的强有力框架，通过不同尺度下系统状态、模型参数和[[耦合常数]]的描述，实现分辨率层次转换，可识别[[相变临界点]]并分析临界行为。传统物理应用中，重整化群基于同质性、对称性、几何结构和局部性构建尺度变换方案。近年来，该理论向[[复杂网络]]拓展，但网络系统存在显式几何坐标缺失、节点与子图统计异质性及类格点对称性缺乏三大特征，导致统一重整化流程构建面临挑战。本文梳理网络重整化主流方法，评述理论突破，探讨关键科学问题。

== 背景 ==

== 历史 ==

重整化和可重整化是现代物理学理解宇宙中物质现象的基础概念，该理论假定在足够大的时空尺度上，小尺度细节是可以被平均掉的，从而解释了为什么我们在日常生活中无需了解亚原子粒子水平的精确行为。重整化方法的形式化花费了物理学家数十年时间，并最终促成了对某些物理现象普遍性的惊人洞察。

重整化和可重整化是现代物理学理解宇宙中物质现象的基础概念，该理论假定在足够大的时空尺度上，小尺度细节是可以被平均掉的，从而解释了为什么我们在日常生活中无需了解亚原子粒子水平的精确行为。重整化方法的形式化花费了物理学家数十年时间，并最终促成了对某些物理现象普遍性的惊人洞察。