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</math>
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其中,对于一个无权图来说转移概率<math>w_{ij}</math>等于节点<math>i</math>的度的倒数,对于一个加权图来说转移概率<math>w_{ij}</math>等于节点<math>i</math>出边权重值的归一化,<math>W_i^{out}</math>由<math>v_i</math>和它的邻居<math>v_j</math>之间的权重<math>w_{ij}</math>组成,如果没有从<math>v_i</math>到<math>v_j</math>的边,则<math>w_{ij}=0</math>。对于每个<math>W_i^{out}</math>,<math>∑_jW_i^{out}=1</math><math>W_j=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N w_{ij}</math>,表示节点的平均分布。 同样进一步,有效信息可以分解为确定性和简并性。
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其中,对于一个无权图来说转移概率<math>w_{ij}</math>等于节点<math>i</math>的度的倒数,对于一个加权图来说转移概率<math>w_{ij}</math>等于节点<math>i</math>出边权重值的归一化,<math>W_i^{out}</math>由<math>v_i</math>和它的邻居<math>v_j</math>之间的转移概率<math>w_{ij}</math>组成,如果没有从<math>v_i</math>到<math>v_j</math>的边,则<math>w_{ij}=0</math>,对于每个<math>W_i^{out}</math>,<math>∑_jW_i^{out}=1</math><math>W_j=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N w_{ij}</math>,表示节点的平均分布。 同样进一步,有效信息可以分解为确定性和简并性。
    
==粗粒化复杂网络==  
 
==粗粒化复杂网络==  
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