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→梯度下降方法
=====梯度下降方法=====
=====梯度下降方法=====
该方法的核心是将粗粒化方案写成一个分组矩阵，同时将这个分组矩阵参数化，这样把最终的粗粒化网络表达为分组矩阵与原始网络邻接矩阵的乘积，并由此计算EI。之后，使用自动微分方法执行[[梯度下降算法]]从而优化分组矩阵，以使得EI最大化。
'''输入'''：包含[math]N[/math]个节点的原始网络[math]G[/math]，其对应邻接矩阵为：<math>A</math>，粗粒化后的网络所包含的节点数：<math>K</math>；'''输出'''：宏观网络[math]G'[/math]，对应的邻接矩阵为：<math>B</math>，以及对应的从[math]A[/math]到[math]B[/math]的粗粒化矩阵：<math>M</math>
'''输入'''：包含[math]N[/math]个节点的原始网络[math]G[/math]，其对应邻接矩阵为：<math>A</math>，粗粒化后的网络所包含的节点数：<math>K</math>；'''输出'''：宏观网络[math]G'[/math]，对应的邻接矩阵为：<math>B</math>，以及对应的从[math]A[/math]到[math]B[/math]的粗粒化矩阵：<math>M</math>