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直观解释：分子<math>(MU^2)_{ij}</math>将“转移一步（<math>M</math>）”与“通过所有可能继续传播的累计结构（<math>U^2</math>）”合并；再用<math>(U)_{ij}</math>进行归一化，相当于在“所有能到达<math>j</math>的路径集合”之上取条件平均，从而得到与路径步数相关的累计量。该量仍然不是“首次到达”的指标，因此需要进一步做差分处理。

直观解释：分子<math>(MU^2)_{ij}</math>将“转移一步（<math>M</math>）”与“通过所有可能继续传播的累计结构（<math>U^2</math>）”合并；再用<math>(U)_{ij}</math>进行归一化，相当于在“所有能到达<math>j</math>的路径集合”之上取条件平均，从而得到与路径步数相关的累计量。该量仍然不是“首次到达”的指标，因此需要进一步做差分处理。

* '''首次通过流距离<math>l_{ij}</math>First-passage flow distance） '''

* '''首次通过流距离<math>l_{ij}</math>（First-passage flow distance） '''

''首次通过流距离''定义为从 $i$ 出发到 $j$ 的首次到达（first time arrival）所需的期望步数。计算上，文献采用“对称的去偏/校正”差分形式：

''首次通过流距离''定义为从 $i$ 出发到 $j$ 的首次到达（first time arrival）所需的期望步数。计算上，文献采用“对称的去偏/校正”差分形式：

<math>

<math>

* '''对称流距离<math>c_{ij}</math>（Symmetric flow distance） '''

* '''对称流距离<math>c_{ij}</math>（Symmetric flow distance） '''

''流距离矩阵<math>L=\{l_{ij}\}</math>通常不对称''（因为从<math>i</math>到<math>j</math>的到达容易程度与从<math>j</math>到<math>i</math>的容易程度一般不同）。但若要把节点嵌入欧氏空间（让欧氏距离尽量等于距离矩阵），需要一个对称的距离度量 $C$。

''流距离矩阵<math>L=\{l_{ij}\}</math>通常不对称''（因为从<math>i</math>到<math>j</math>的到达容易程度与从<math>j</math>到<math>i</math>的容易程度一般不同）。但若要把节点嵌入欧氏空间（让欧氏距离尽量等于距离矩阵），需要一个对称的距离度量 $C$。

====网络总体指标====

====网络总体指标====