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另外，在一些化学反应系统中，研究者关心的不是每一种分子此刻具体有多少个，而是系统最终会维持哪些物种。这里的“物种”可以理解为反应网络中的化学成分，例如某种分子、离子或复合物。“chemical organisation” 可以翻译为“[[化学组织]]”，指一组在反应中保持封闭、并且有可能自我维持的物种集合。通俗地说，如果系统进入某个化学组织，其中的物种可以通过反应互相支持，不会立刻消失，也不会不断产生完全不属于这个集合的外部物种。

另外，在一些化学反应系统中，研究者关心的不是每一种分子此刻具体有多少个，而是系统最终会维持哪些物种。这里的“物种”可以理解为反应网络中的化学成分，例如某种分子、离子或复合物。“chemical organisation” 可以翻译为“[[化学组织]]”，指一组在反应中保持封闭、并且有可能自我维持的物种集合。通俗地说，如果系统进入某个化学组织，其中的物种可以通过反应互相支持，不会立刻消失，也不会不断产生完全不属于这个集合的外部物种。

这类模型的微观状态通常是每种物种的分子数。例如，若系统中有三种物种 A,B,C，一个微观状态可以写成 (n_A,n_B,n_C)。每次反应都会改变这些分子数，例如 A+B\rightarrow C 会减少 A 和 B，增加 C。若反应随机发生且各自有发生速率，这些分子数状态之间的跳转就形成一个连续时间马尔科夫链。粗粒化的依据不是“分子数是否接近”，而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。粗粒化后得到的宏观状态是不同的化学组织，例如：

这类模型的微观状态通常是每种物种的分子数。例如，若系统中有三种物种 A,B,C，一个微观状态可以写成[math] (n_A,n_B,n_C)[/math]。每次反应都会改变这些分子数，例如 [math]A+B\rightarrow C[/math] 会减少 A 和 B，增加 C。若反应随机发生且各自有发生速率，这些分子数状态之间的跳转就形成一个连续时间马尔科夫链。粗粒化的依据不是“分子数是否接近”，而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。粗粒化后得到的宏观状态是不同的化学组织，例如：

* 只有物种 (A) 能维持；

* 只有物种 (A) 能维持；

* 物种 (A) 和 (B) 能共同维持；

* 物种 (A) 和 (B) 能共同维持；

这类粗粒化可以帮助研究者理解反应网络的长期行为，而不必追踪每一个具体分子数状态。

这类粗粒化可以帮助研究者理解反应网络的长期行为，而不必追踪每一个具体分子数状态。

=== [[网络社团检测]] ===

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