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对历史状态序列<math>\overleftarrow{s_t}</math>进行划分后得到的宏观态集合<math>\mathcal R</math>，其为因果态的充要条件是：

对历史状态序列<math>\overleftarrow{s_t}</math>进行划分后得到的宏观态集合<math>\mathcal R</math>，其为因果态的充要条件是：

对于任意的宏观态<math> \mathcal R_i</math>， \forall \overleftarrow{s_t},\overleftarrow{s_{t^{'}}} \in  \mathcal R_i</math>，有：<math>p(\overrightarrow{s}|\overleftarrow{s_t})=p(\overrightarrow{s} |\overleftarrow{s_{t^{'}}}) </math>，其中<math>\mathcal R_i \in \mathcal R</math>。

对于任意的宏观态<math> \mathcal R_i</math>， <math>\forall \overleftarrow{s_t},\overleftarrow{s_{t^{'}}} \in  \mathcal R_i</math>，有：<math>p(\overrightarrow{s}|\overleftarrow{s_t})=p(\overrightarrow{s} |\overleftarrow{s_{t^{'}}}) </math>，其中<math>\mathcal R_i \in \mathcal R</math>。

把马尔科夫链的状态分组和因果态理论中的粗粒化划分进行对比，我们发现成块性的要求和因果态的要求非常相似：它们都给出了一种对未来状态做预测的等价性。但是，二者又有区别，区别有以下三点：

把马尔科夫链的状态分组和因果态理论中的粗粒化划分进行对比，我们发现成块性的要求和因果态的要求非常相似：它们都给出了一种对未来状态做预测的等价性。但是，二者又有区别，区别有以下三点：