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第86行：
第86行： − ====粗粒化的交换律commutative<ref name=":2" />====+ 第100行：
第100行： − + − ====动力学一致性<ref name=":2" />====+ 第120行：
第120行： − ====宏观最大预测性====+ 第130行：
第130行： − ====微观最大预测性====+
→粗粒化方案的优化目标和评价指标
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===粗粒化的交换律commutative<ref name=":2" />===
图（1）展示了从某个微观状态<math>s^{(t)}</math>出发，到达下一刻的宏观状态<math>A^{(t+1)}</math>的两条路径<ref name=":7">Coarse graining. ''Encyclopedia of Mathematics.'' URL: <nowiki>http://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Coarse_graining&oldid=16170</nowiki></ref>：
图（1）展示了从某个微观状态<math>s^{(t)}</math>出发，到达下一刻的宏观状态<math>A^{(t+1)}</math>的两条路径<ref name=":7">Coarse graining. ''Encyclopedia of Mathematics.'' URL: <nowiki>http://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Coarse_graining&oldid=16170</nowiki></ref>：
\end{aligned}
\end{aligned}
</math>
</math>
|{{EquationRef|1}}}}
|{{EquationRef|2}}}}
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===动力学一致性<ref name=":2" />===
好的粗粒化方案是能够尽可能保证原始的网络（或转移矩阵）和粗粒化后的网络（或转移矩阵）尽可能地相似，动力学一致性衡量了在原始网络和粗粒化后网络上演化的状态的轨迹的一致性。详情请见[[复杂网络中的因果涌现]]词条。
好的粗粒化方案是能够尽可能保证原始的网络（或转移矩阵）和粗粒化后的网络（或转移矩阵）尽可能地相似，动力学一致性衡量了在原始网络和粗粒化后网络上演化的状态的轨迹的一致性。详情请见[[复杂网络中的因果涌现]]词条。
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===宏观最大预测性===
宏观最大预测性是指，在将微观状态粗粒化为宏观状态后，我们只用宏观状态就能预测后续的'''宏观'''状态。
宏观最大预测性是指，在将微观状态粗粒化为宏观状态后，我们只用宏观状态就能预测后续的'''宏观'''状态。
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===微观最大预测性===
微观最大预测性是指，在将微观状态粗粒化为宏观状态后，我们只用宏观状态就能预测'''后续'''的微观状态。
微观最大预测性是指，在将微观状态粗粒化为宏观状态后，我们只用宏观状态就能预测'''后续'''的微观状态。