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具体来说，不同的类型的微观节点合并成宏观节点时边权有不同的处理方式，包括四种处理方法：

具体来说，不同的类型的微观节点合并成宏观节点时边权有不同的处理方式，包括四种处理方法：

1）待合并的节点之间没有连边，且输入节点都指向待合并节点，待合并节点都指向相同输出节点时，如图b所示，需要将输入权重相加，输出权重取平均，其中<math>Ns </math>为合并节点的数量<math>(W_{\mu}^{out}=\sum_{i \in S}W_i^{out}\frac{1}{N_S})</math>；

1）待合并的节点之间没有连边，且输入节点都指向待合并节点，待合并节点都指向相同输出节点时，如图a所示，需要将输入权重相加，输出权重取平均，其中<math>Ns </math>为合并节点的数量<math>(W_{\mu}^{out}=\sum_{i \in S}W_i^{out}\frac{1}{N_S})</math>；

2）待合并的节点之间没有连边且待合并节点指向多个节点时，如图c所示，需要将输入边权加和，出边的边权按比例加权求和，其中<math>w_{ji} </math>为节点<math>v_i </math>的入边权重<math>(W_{\mu|j}^{out}=\sum_{i \in S}W_i^{out}\frac{\sum_{j->i}w_{ji}}{\sum_{j->k\in S}w_{jk}})</math>；

2）待合并的节点之间没有连边且待合并节点指向多个节点时，如图b所示，需要将输入边权加和，出边的边权按比例加权求和，其中<math>w_{ji} </math>为节点<math>v_i </math>的入边权重<math>(W_{\mu|j}^{out}=\sum_{i \in S}W_i^{out}\frac{\sum_{j->i}w_{ji}}{\sum_{j->k\in S}w_{jk}})</math>；

3）当待合并节点间存在连边时，如图d所示，需要计算待合并节点的平稳分布，然后采用方法2的方式计算，其中 <math>π_i </math>为节点<math>v_i </math>在网络平稳分布中的概率<math>(W_{\mu|\pi}^{out}=\sum_{i \in S}W_i^{out}\frac{\pi_i}{\sum_{k\in S}\pi_k})</math>；

3）当待合并节点间存在连边时，如图c所示，需要计算待合并节点的平稳分布，然后采用方法2的方式计算，其中 <math>π_i </math>为节点<math>v_i </math>在网络平稳分布中的概率<math>(W_{\mu|\pi}^{out}=\sum_{i \in S}W_i^{out}\frac{\pi_i}{\sum_{k\in S}\pi_k})</math>；

[[文件:Coarse.png|居中|800x500像素|边权合并方式|缩略图]]

 

[[文件:微信截图 20240802160044.png|替代=|无框|753x753像素]][[文件:图片1.png|无框|753x753像素]]

==检验动力学的一致性==  

==检验动力学的一致性==