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→粗粒化
==判断粗粒化方案符合的性质==
最基本的粗粒化方法的约束是要确保粗粒化后的新的<math>S'</math>和<math>T'</math>要符合马尔科夫链定义。除此之外也有一些其他的规则，比如：
最基本的粗粒化方法的约束是要确保粗粒化后的新的<math>S'</math>和<math>T'</math>要符合马尔科夫链定义。除此之外也有一些其他的规则，比如：
===粗粒化的交换律commutative<ref name=":2" />===
图（1）展示了从某个微观状态<math>s^{(t)}</math>出发，到达下一刻的宏观状态<math>A^{(t+1)}</math>的两条路径<ref name=":7">Coarse graining. ''Encyclopedia of Mathematics.'' URL: <nowiki>http://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Coarse_graining&oldid=16170</nowiki></ref>：
图（1）展示了从某个微观状态<math>s^{(t)}</math>出发，到达下一刻的宏观状态<math>A^{(t+1)}</math>的两条路径<ref name=":7">Coarse graining. ''Encyclopedia of Mathematics.'' URL: <nowiki>http://encyclopediaofmath.org/index.php?title=Coarse_graining&oldid=16170</nowiki></ref>：
如果我们把粗粒化和（宏观/微观）动力学看作是两个算子，那这两个算子的可交换性指的是：无论从哪个微观状态分布出发，走这两条路径得到的<math>A^{(t+1)}</math>的分布是一样的，即，'''<math>s^{(t)} \Phi P' = s^{(t)} P \Phi</math>'''。
如果我们把粗粒化和（宏观/微观）动力学看作是两个算子，那这两个算子的可交换性指的是：无论从哪个微观状态分布出发，走这两条路径得到的<math>A^{(t+1)}</math>的分布是一样的，即，'''<math>s^{(t)} \Phi P' = s^{(t)} P \Phi</math>'''。
===动力学一致性<ref name=":2" />===
好的粗粒化方案是能够尽可能保证原始的网络（或转移矩阵）和粗粒化后的网络（或转移矩阵）尽可能地相似，动力学一致性衡量了在原始网络和粗粒化后网络上演化的状态的轨迹的一致性。详情请见[[复杂网络中的因果涌现]]词条。
好的粗粒化方案是能够尽可能保证原始的网络（或转移矩阵）和粗粒化后的网络（或转移矩阵）尽可能地相似，动力学一致性衡量了在原始网络和粗粒化后网络上演化的状态的轨迹的一致性。详情请见[[复杂网络中的因果涌现]]词条。