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→对划分的限制
# '''信息压缩与模式识别'''：具有相同马尔科夫毯的状态在系统中扮演相似的角色（即它们与其他状态之间的依赖关系相同）。将这些状态聚合成一个宏观状态，相当于识别出了系统中的一个功能模块或模式；
# '''信息压缩与模式识别'''：具有相同马尔科夫毯的状态在系统中扮演相似的角色（即它们与其他状态之间的依赖关系相同）。将这些状态聚合成一个宏观状态，相当于识别出了系统中的一个功能模块或模式；
# '''因果涌现'''：在复杂系统中，这种聚合可能导致宏观层面出现新的因果特性（即涌现）。如果聚合后的宏观状态能产生比单个状态更明确、更强大的因果作用，则称为因果涌现。此时，宏观状态的马尔可夫转移模型可以更有效地预测系统行为。
# '''因果涌现'''：在复杂系统中，这种聚合可能导致宏观层面出现新的因果特性（即涌现）。如果聚合后的宏观状态能产生比单个状态更明确、更强大的因果作用，则称为因果涌现。此时，宏观状态的马尔可夫转移模型可以更有效地预测系统行为。
但也有其他的划分问题不需遵从这类限制。比如在学术网络、网页流网络的场景上的模式识别时，我们可能会判断某些从未合作过的学者具有相似的行为模式，而把他们划分成一组内。
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