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输入：微观网络<math>A</math>，宏观网络<math>B</math>以及总的转移时间步<math>T</math>；输出：动力学的不一致性（inconsistency）
输入：微观网络<math>A</math>，宏观网络<math>B</math>以及总的转移时间步<math>T</math>；输出：动力学的不一致性（inconsistency）
# 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（分布中值为1的数量为Z），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>W_A</math>和<math>W_B</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（分布中值为1的数量记为Z），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>W_A</math>和<math>W_B</math>
# 从1到T步迭代t，每一步完成如下步骤：
# 从1到T步迭代t，每一步完成如下步骤：
## <math>S_m(t) = (W_A^t)^T S_m(0)</math>，其中<math>W_A^t</math>表示<math>W_A</math>自乘t次，即t步转移的概率转移矩阵;
## <math>S_m(t) = (W_A^t)^T S_m(0)</math>，其中<math>W_A^t</math>表示<math>W_A</math>自乘t次，即t步转移的概率转移矩阵;