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下图我们给了针对上面例子是如何计算动力学一致性的详细步骤，该例子中我们设置<math>T=2</math>，图a和图b分别是微观和宏观网络的期望分布的计算过程。

下图我们给了针对上面例子是如何计算动力学一致性的详细步骤，该例子中我们设置<math>T=2</math>，图a和图b分别是微观和宏观网络的期望分布的计算过程。计算出来的<math>inconsistency=0</math>，满足动力学一致性。

 

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实验发现，针对[[偏好依附网络]]来说，在不同节点规模以及参数下的粗粒化后的宏观网络的不一致性会随着迭代步数的增加都会收敛到0。

此外，其他实验中也发现，针对[[偏好依附网络]]来说，在不同节点规模以及参数下的粗粒化后的宏观网络的不一致性会随着迭代步数的增加都会收敛到0。

==参考文献==

==参考文献==