97
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
第301行：
第301行： − + 第356行：
第356行： − − − −
→Lumpable Partition粗粒化的一致性Consistency
</math>
</math>
对于这个转移概率矩阵，<math>{1, 2, {34}, 5, 6}</math>的partition是lumpable的。
对于这个转移概率矩阵，<math>\{1, 2, \{34\}, 5, 6\}</math>的partition是lumpable的。
首先，我们先按照lumpability的定义，算对应的宏观转移概率：
首先，我们先按照lumpability的定义，算对应的宏观转移概率：
实验发现，对不同节点规模以及参数下的微观网络，使用HON粗粒化后的宏观网络的不一致性随着迭代步数的增加都会收敛到0。这说明，HON构建的宏观网络和微观网络是保持一致的。回到上面lumpable partition 等于HON的推断，我们就能得出，根据lumpable partition而做的粗粒化，构建的和宏观网络和微观网络也是保持一致的。
实验发现，对不同节点规模以及参数下的微观网络，使用HON粗粒化后的宏观网络的不一致性随着迭代步数的增加都会收敛到0。这说明，HON构建的宏观网络和微观网络是保持一致的。回到上面lumpable partition 等于HON的推断，我们就能得出，根据lumpable partition而做的粗粒化，构建的和宏观网络和微观网络也是保持一致的。
==基于Lumpability的粗粒化方法（未给定lumpable partition的情况）==
==基于Lumpability的粗粒化方法（未给定lumpable partition的情况）==