更改

# 迭代T步，得到从1到T步的宏微观转移概率矩阵：<math>\{W_A^t\}_{t=1}^T</math>和<math>\{W_B^t\}_{t=1}^T</math>

# 迭代T步，得到从1到T步的宏微观转移概率矩阵：<math>\{W_A^t\}_{t=1}^T</math>和<math>\{W_B^t\}_{t=1}^T</math>

# 迭代1到T

# 迭代1到T

## <math>S_m(t) = (W_A^t)^T  S_m(0)</math>, 初始化一个长度为Z+1的分布<math>P_{M|m}(t)</math>, 其中<math>P_{M|m}(t)</math>的前Z个位置的数值等于<math>S_m(t)</math>中对应的Z个没有进行粗粒化的节点位置的值，<math>P_{M|m}(t)</math>中的第Z+1位置的数值等于<math>1-\sum_{i=1}^Z p^i_{M|m}(t) </math>

## <math>S_m(t) = (W_A^t)^T  S_m(0)</math>, 初始化一个长度为Z+1的分布<math>P_{M|m}(t)</math>，表示微观节点分布叠加到相同宏观节点上的概率分布，其中<math>P_{M|m}(t)</math>的前Z个位置的数值等于<math>S_m(t)</math>中对应的Z个没有进行粗粒化的节点位置的值，<math>P_{M|m}(t)</math>中的第Z+1位置的数值等于<math>1-\sum_{i=1}^Z p^i_{M|m}(t) </math>

## <math>S_M(t) = (W_B^t)^T  S_M(0)</math>, 初始化一个长度为Z+1的分布<math>P_M(t) </math>, 其中<math>P_M(t) </math>的前Z个位置的数值等于<math>S_M(t)</math>中对应的Z个没有进行粗粒化的节点位置的值，<math>P_M(t) </math>中的第Z+1位置的数值等于<math>1-\sum_{i=1}^Z p^i_M(t) </math>

## <math>S_M(t) = (W_B^t)^T  S_M(0)</math>, 初始化一个长度为Z+1的分布<math>P_M(t) </math>，表示宏观节点的概率分布, 其中<math>P_M(t) </math>的前Z个位置的数值等于<math>S_M(t)</math>中对应的Z个没有进行粗粒化的节点位置的值，<math>P_M(t) </math>中的第Z+1位置的数值等于<math>1-\sum_{i=1}^Z p^i_M(t) </math>

# 使用<math>P_M(t) </math>和<math>P_{M|m}(t) </math>之间的KL散度来衡量其不一致性，若结果为零则动力学一致， 公式为：<math>inconsistency=\sum_{t=1}^T D_{KL}[P_{M|m}(t)||P_M(t)]</math>

# 使用<math>P_M(t) </math>和<math>P_{M|m}(t) </math>之间的KL散度来衡量其不一致性，若结果为零则动力学一致， 公式为：<math>inconsistency=\sum_{t=1}^T D_{KL}[P_{M|m}(t)||P_M(t)]</math>