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第290行：
第290行： − 我们这里使用一个简单的成块的划分的例子，来显示成块性的粗粒化跟HON是对应的。+ 第340行：
第340行： − + 第373行：
第373行： − 回到上面成块的划分 等于HOM的推断，我们就能得出，'''根据成块性而做的粗粒化，构建的宏观网络和微观网络也是保持一致的。'''+
→一致性Consistency
Higher-order Macronodes，是由Jian Xu<ref name=":3">J. Xu, T. L. Wickramarathne, and N. V. Chawla， 'Representing higher-order dependencies in networks,' Science Advances, vol. 2, Article ID el600028, 2016.a</ref>提出，根据给定的微观马尔科夫链和节点的聚类方案，得出一个和微观转移矩阵保持一致的宏观转移矩阵的方法。
Higher-order Macronodes，是由Jian Xu<ref name=":3">J. Xu, T. L. Wickramarathne, and N. V. Chawla， 'Representing higher-order dependencies in networks,' Science Advances, vol. 2, Article ID el600028, 2016.a</ref>提出，根据给定的微观马尔科夫链和节点的聚类方案，得出一个和微观转移矩阵保持一致的宏观转移矩阵的方法。
我们这里使用一个简单的成块的划分的例子，来显示成块性的粗粒化跟HOM是对应的。
[[文件:Lumpability例子示意图.png|缩略图|图4：例子示意图|替代=]]
[[文件:Lumpability例子示意图.png|缩略图|图4：例子示意图|替代=]]
然后，我们来简单介绍一下的构建宏观HOM转移概率矩阵的计算方法。
然后，我们来简单介绍一下的构建宏观HOM转移概率矩阵的计算方法。
[[文件:网络节点边权合并示意图.png|411x411像素|缩略图|图5：HON节点聚类示意图|替代=]]
[[文件:网络节点边权合并示意图.png|411x411像素|缩略图|图5：HOM节点边权合并示意图|替代=]]
在图4中，我们把3和4看作是待合并节点<math>A</math>。
在图4中，我们把3和4看作是待合并节点<math>A</math>。
实验发现，对不同节点规模以及参数下的微观网络，使用HOM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，HOM构建的宏观网络和微观网络是保持一致的。
实验发现，对不同节点规模以及参数下的微观网络，使用HOM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，HOM构建的宏观网络和微观网络是保持一致的。
回到上面基于成块划分做的粗粒化过程与HOM等价的推断，我们就能得出，'''根据成块性而做的粗粒化，构建的宏观网络和微观网络也是保持一致的。'''
==成块性概念的变种==
==成块性概念的变种==