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输入：微观网络<math>A</math>与宏观网络<math>B</math>；输出：动力学的不一致性（inconsistency）

输入：微观网络<math>A</math>与宏观网络<math>B</math>；输出：动力学的不一致性（inconsistency）

# 初始定义一个作为总的转移时间步<math>T</math>；初始化一个微观分布<math>P_m(0) </math>（分布长度和微观网络的大小一致，记为N），将分布中没有进行粗粒化的节点位置设为1，其余位置设为0；初始化一个宏观分布<math>P_M(0) </math>（分布长度和宏观网络的大小一致，记为M），同样将分布中还是原始微观网络中的节点位置设为1，其余位置设为0；基于网络<math>A</math>和<math>B</math>分别得到转移概率矩阵<math>T_A</math>和<math>T_B</math>，

# 初始定义一个作为总的转移时间步<math>T</math>；初始化一个微观分布<math>S_m(0) </math>（分布长度和微观网络的大小一致，记为N），将分布中没有进行粗粒化的节点位置设为1，其余位置设为0；初始化一个宏观分布<math>S_M(0) </math>（分布长度和宏观网络的大小一致，记为M），同样将分布中还是原始微观网络中的节点位置设为1，其余位置设为0；基于网络<math>A</math>和<math>B</math>分别得到转移概率矩阵<math>T_A</math>和<math>T_B</math>，

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