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* (C\rightarrow A+B) 会减少 (C)，增加 (A) 和 (B)。
* (C\rightarrow A+B) 会减少 (C)，增加 (A) 和 (B)。
如果反应随机发生，并且每个反应有自己的速率，那么这些分子数状态之间的跳转形成一个连续时间马尔科夫链。微观分子数状态很多，而且单个分子数状态未必能反映系统的长期结构。研究者更关心的是：系统最终会落在哪一类“能维持自身的物种集合”附近。因此，可以把大量具体分子数状态合并成更高层次的化学组织状态。
粗粒化依据是当前状态中哪些物种存在，以及这些物种是否形成某个 chemical organisation。也就是说，这里不是按“分子数接近”来合并，而是按“涉及哪些物种、这些物种在反应网络中是否能形成稳定组织”来合并。得到的分组是不同的化学组织。每个宏观状态代表一类物种集合。例如，一个系统可能有以下几类宏观状态：
粗粒化依据是当前状态中哪些物种存在，以及这些物种是否形成某个 chemical organisation。也就是说，这里不是按“分子数接近”来合并，而是按“涉及哪些物种、这些物种在反应网络中是否能形成稳定组织”来合并。得到的分组是不同的化学组织。每个宏观状态代表一类物种集合。例如，一个系统可能有以下几类宏观状态：
像刚才说的，社团可以看作是城市交通网络中一组流动联系紧密的区域。城市中的出租车、共享单车、手机信令、通勤和迁徙数据都可以看成地点之间的移动记录。例如，一次出租车行程从地点 (i) 到地点 (j)，就表示一次从 (i) 到 (j) 的转移。如果把城市划分成很多网格或街区，就可以用马尔科夫链描述人在城市空间中的移动。
像刚才说的，社团可以看作是城市交通网络中一组流动联系紧密的区域。城市中的出租车、共享单车、手机信令、通勤和迁徙数据都可以看成地点之间的移动记录。例如，一次出租车行程从地点 (i) 到地点 (j)，就表示一次从 (i) 到 (j) 的转移。如果把城市划分成很多网格或街区，就可以用马尔科夫链描述人在城市空间中的移动。
定义微观状态是城市中的细空间单元，例如网格、街区、交通小区、出租车上车/下车区域等。根据大量出行记录，可以估计转移概率，并得到一个空间单元之间的马尔科夫链。
定义微观状态是城市中的细空间单元，例如网格、街区、交通小区、出租车上车/下车区域等。根据大量出行记录，可以估计转移概率，并得到一个空间单元之间的马尔科夫链。城市空间单元很多，原始转移矩阵很大。直接看每个网格到每个网格的流动，通常很难解释。粗粒化可以帮助识别更大的城市功能区域或交通模式，例如商业区、居住区、旅游区、交通枢纽、夜生活区域等。
粗粒化依据是区域之间的移动模式是否相似。如果两个空间单元的人流来源和去向相似，它们可能属于同一类区域。Duan 等人的方法进一步允许“软聚合”：一个区域不一定只属于一个宏观类，而是可以以不同概率属于多个 meta-states。这很符合城市空间的实际情况。例如，一个区域白天可能像办公区，晚上可能像餐饮娱乐区，因此它未必只属于一种类型。得到的分组是空间单元的聚合。硬分组时，每个网格或街区属于一个宏观区域。软分组时，每个区域对多个宏观类型都有一定隶属度。例如，在曼哈顿出租车数据中，粗粒化后的状态可能对应时代广场一类的高活动商业娱乐区、博物馆或公园附近的旅游区域、World Trade Center 附近的商务区域、交通换乘密集区域。
粗粒化依据是区域之间的移动模式是否相似。如果两个空间单元的人流来源和去向相似，它们可能属于同一类区域。Duan 等人的方法进一步允许“软聚合”：一个区域不一定只属于一个宏观类，而是可以以不同概率属于多个 meta-states。这很符合城市空间的实际情况。例如，一个区域白天可能像办公区，晚上可能像餐饮娱乐区，因此它未必只属于一种类型。得到的分组是空间单元的聚合。硬分组时，每个网格或街区属于一个宏观区域。软分组时，每个区域对多个宏观类型都有一定隶属度。例如，在曼哈顿出租车数据中，粗粒化后的状态可能对应时代广场一类的高活动商业娱乐区、博物馆或公园附近的旅游区域、World Trade Center 附近的商务区域、交通换乘密集区域。
在海洋、空气污染、生态扩散等系统中，研究者常关心物质如何在空间中移动。例如，海水、漂浮物、污染物或生物幼体可能随着流场移动。如果把空间切成许多小格子，就可以描述一个粒子从一个格子移动到另一个格子的概率。
在海洋、空气污染、生态扩散等系统中，研究者常关心物质如何在空间中移动。例如，海水、漂浮物、污染物或生物幼体可能随着流场移动。如果把空间切成许多小格子，就可以描述一个粒子从一个格子移动到另一个格子的概率。
定义微观状态为空间小格子或网络节点。例如，在海洋表层流中，可以把海面划分成许多网格。一个漂浮粒子现在在网格 (i)，过一段时间后移动到网格 (j) 的概率，就是马尔科夫链的转移概率。细网格数量很多，而且研究者通常关心的是更大尺度的流动结构。例如，哪些区域之间交换频繁？哪些区域在长时间内相对封闭？哪些区域共同形成一个大尺度循环？粗粒化可以把大量空间网格合并成少数动力学模块。
定义微观状态为空间小格子或网络节点。例如，在海洋表层流中，可以把海面划分成许多网格。一个漂浮粒子现在在网格 (i)，过一段时间后移动到网格 (j) 的概率，就是马尔科夫链的转移概率。细网格数量很多，而且研究者通常关心的是更大尺度的流动结构。例如，哪些区域之间交换频繁？哪些区域在长时间内相对封闭？哪些区域共同形成一个大尺度循环？粗粒化可以把大量空间网格合并成少数动力学模块。