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→梯度下降方法
'''输入'''：包含[math]N[/math]个节点的原始网络[math]G[/math]，其对应邻接矩阵为：<math>A</math>，粗粒化后的网络所包含的节点数：<math>K</math>；'''输出'''：宏观网络[math]G'[/math]，对应的邻接矩阵为：<math>B</math>，以及对应的从[math]A[/math]到[math]B[/math]的粗粒化矩阵：<math>M</math>
'''输入'''：包含[math]N[/math]个节点的原始网络[math]G[/math]，其对应邻接矩阵为：<math>A</math>，粗粒化后的网络所包含的节点数：<math>K</math>；'''输出'''：宏观网络[math]G'[/math]，对应的邻接矩阵为：<math>B</math>，以及对应的从[math]A[/math]到[math]B[/math]的粗粒化矩阵：<math>M</math>
# 针对一个含有<math>N</math>个节点的网络<math>A</math>，随机初始化一个分组矩阵<math>M\in \mathbb{R}^{N×K}</math>，<math>K</math>表示分组的大小，其中矩阵里面的每个元素<math>m_{iμ}=Pr(v_i\in v_{\mu})</math>，表示微节点<math>v_i</math>属于宏观节点<math>v_{\mu}</math>的概率
# 针对一个含有<math>N</math>个节点的网络<math>A</math>，随机初始化一个分组矩阵<math>M\in \mathbb{R}^{N×K}</math>，<math>K</math>表示分组的大小，其中矩阵里面的每个元素<math>m_{iμ}=Pr(v_i\in v_{\mu})</math>，表示微观节点<math>v_i</math>属于宏观节点<math>v_{\mu}</math>的概率
# 根据微观网络和分组矩阵构建宏观网络<math>B</math>，具体计算方法分为两个步骤：1）<math>M^TAM</math>；2）归一化前一步骤得到的矩阵
# 根据微观网络和分组矩阵构建宏观网络<math>B</math>，具体计算方法分为两个步骤：1）<math>M^TAM</math>；2）归一化前一步骤得到的矩阵
# 进行优化，优化目标是最大化宏观网络的有效信息EI，使用带动量的[[梯度下降]]方法优化<math>M</math>。
# 进行优化，优化目标是最大化宏观网络的有效信息EI，使用带动量的[[梯度下降]]方法优化<math>M</math>。