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#* 粗粒化对象：给定的微观马尔科夫链
#* 粗粒化对象：给定的微观马尔科夫链
#* 粗粒化结果：由粗粒化算法得到的宏观马尔科夫链，包括宏观状态空间、宏观转移矩阵以及相应的稳态分布。
#* 粗粒化结果：由粗粒化算法得到的宏观马尔科夫链，包括宏观状态空间、宏观转移矩阵以及相应的稳态分布。
# '''要求/约束（Requirements & Constraints）'''：要求一个具体粗粒化方案（必须或至少近似）满足的条件，或是天然具备的某些 结构 与 理论特征
# '''要求/约束（Requirements & Constraints）'''：要求一个具体粗粒化方案（必须或至少近似）满足的条件，或是天然具备的某些结构和理论特征
#* '''宏观过程是（近似）马尔科夫的'''
#* '''宏观过程是（近似）马尔科夫的'''
#* '''粗粒化与动力学算子可交换'''，即 <math> \Phi P' = P \Phi </math>，说明宏观和微观动力学的演化完全一致
#* '''宏观和微观动力学的演化保持一致'''
#** 在严格可交换的极限下，可以推导出'''成块性、因果态'''等结构性条件。
#** 要求'''粗粒化与动力学两个算子可交换'''，即 <math> \Phi P' = P \Phi </math>
#** 在一般近似情形下，可以通过多种指标来量化 宏观和微观动力学的演化是否一致，例如：
#*** 在严格可交换的理想情况下，可以推导出'''成块性、因果态'''等结构性条件
#**# 算子层面，即 <math> \Phi P' </math> 和 <math> P \Phi </math> 之间的误差
#** 在一般近似情形下，可以通过多种指标来量化宏观和微观的演化一致性，例如：
#**# '''一致性指标'''，包括基于统计物理模型的配分函数差异、在宏观和微观过程进行随机游走的权重差异等
#**# 在算子层面，直接度量 <math> \Phi P' </math> 和 <math> P \Phi </math> 之间的误差
#**# 基于统计物理模型的配分函数差异、在宏观和微观过程进行随机游走的权重差异等
#**# 将宏观动力学通过逆粗粒化算子还原到微观空间，与真实微观动力学比较所得的预测误差等
#**# 将宏观动力学通过逆粗粒化算子还原到微观空间，与真实微观动力学比较所得的预测误差等
#* '''计算力学中的因果态结构'''
#* '''计算力学中的因果态结构'''
#*** 计算闭合：宏观动力学更新可以完全在宏观层面上进行计算，无需显式访问微观状态
#*** 计算闭合：宏观动力学更新可以完全在宏观层面上进行计算，无需显式访问微观状态
#* '''稳态下的随机动力学吸引子结构'''
#* '''稳态下的随机动力学吸引子结构'''
#** 要求粗粒化在稳态分布下尽量尊重原系统的随机吸引子结构，包括将瞬时态（transient）、常返态（recurrent）、周期类等
#** 要求粗粒化在 '''稳态分布''' 下尽量尊重原系统的随机吸引子结构，包括瞬时态（transient）、常返态（recurrent）、周期类等
# '''目标（Objectives）'''：在允许的粗粒化方案集合中，想“最大化 / 最小化”的目标
# '''目标（Objectives）'''：在允许的粗粒化方案集合中，想“最大化 / 最小化”的目标
#* 最大化预测性
#* 最大化预测性