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。满足一致性的粗粒化方案能够充分保留动力学中的有效信息,并丢弃无用信息。具体来说,宏观状态已经捕捉了与未来演化相关的所有“慢变量”或“相关信息”,而被粗粒化掉的那些微观细节,只影响瞬时噪声或快速弛豫过程,不会长期、系统性地改变宏观演化。
 
。满足一致性的粗粒化方案能够充分保留动力学中的有效信息,并丢弃无用信息。具体来说,宏观状态已经捕捉了与未来演化相关的所有“慢变量”或“相关信息”,而被粗粒化掉的那些微观细节,只影响瞬时噪声或快速弛豫过程,不会长期、系统性地改变宏观演化。
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对于马尔科夫链,粗粒化时我们通常希望得到一个新的马尔科夫过程:宏观态的转移只依赖当前宏观态,而不依赖更久远的历史。式子(2)说明了,如果粗粒化满足可交换性,那么宏观过程可以写成一个真正意义上的马尔科夫链,拥有一个明确的宏观转移矩阵 <math>P'</math>,而且宏观态的演化不需要记忆“刚才具体是哪个微观态导致了这个宏观态”。如果不满足,那宏观态的演化一般会带有记忆效应,未来的转移概率还会依赖这个宏观态是如何形成的,也就是依赖过去的轨迹。
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对于马尔科夫链,粗粒化时我们通常希望得到一个新的马尔科夫过程:宏观态的转移只依赖当前宏观态,而不依赖更久远的历史。式子(2)说明,如果粗粒化满足可交换性,那么宏观过程可以写成一个真正意义上的马尔科夫链:拥有一个明确的宏观转移矩阵 <math>P'</math>,而且宏观态的演化不需要记忆“刚才具体是哪个微观态导致了这个宏观态”。如果不满足,那宏观态的演化一般会带有记忆效应,未来的转移概率还会依赖这个宏观态是如何形成的,也就是依赖过去的轨迹。
    
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