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# 式子1.2：单步转移概率：已知微观状态分布为<math> \pi </math>，并且系统在<math>t=0</math>的微观状态<math>s^{(0)}</math>属于某个宏观状态<math>A_i</math>的条件下，那么在时间<math>t=1</math>时刻，系统的微观状态<math>s^{(1)}</math>属于某个宏观状态<math>A_j</math>的概率；
# 式子1.2：单步转移概率：已知微观状态分布为<math> \pi </math>，并且系统在<math>t=0</math>的微观状态<math>s^{(0)}</math>属于某个宏观状态<math>A_i</math>的条件下，那么在时间<math>t=1</math>时刻，系统的微观状态<math>s^{(1)}</math>属于某个宏观状态<math>A_j</math>的概率；
# 式子1.3：历史依赖转移概率：已知微观状态分布为<math> \pi </math>，并且已知系统的历史微观状态<math>\{s^{(0)}, ... , s^{(t-1)} \}</math>分别对应某个宏观状态<math>\{A_i, A_j,\cdots,A_k\}</math>，那么系统在时间<math>t</math>，它的微观状态<math>s^{(t)}</math>属于某个宏观状态<math>A_m</math>的概率；
# 式子1.3：历史依赖转移概率：已知微观状态分布为<math> \pi </math>，并且已知系统的历史微观状态<math>\{s^{(0)}, ... , s^{(t-1)} \}</math>分别对应某个宏观状态<math>\{A_i, A_j,\cdots,A_k\}</math>，那么系统在时间<math>t</math>，它的微观状态<math>s^{(t)}</math>属于某个宏观状态<math>A_m</math>的概率；
式子（1）描述的简化过程，是我们从任意一个初始状态<math>s^{(0)}=\pi</math>开始，走了<math>t</math>步微观动力学，然后在每一步<math>t</math>做粗粒化得到<math>A^{(t)}</math>的过程。在这里，我们强调初始状态分布<math> \pi </math>，是因为这三个概率的取值有可能会随着不同的<math> \pi </math>而变化。
式子（1）描述的简化过程，是我们从任意一个初始状态<math>s^{(0)}=\pi</math>开始，走了<math>t</math>步微观动力学，然后在每一步<math>t</math>做粗粒化得到<math>A^{(t)}</math>的过程。在这里，我们强调初始状态分布<math> \pi </math>，是因为这三个概率的取值有可能会随着不同的<math> \pi </math>而变化。