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2.'''时间粗粒化'''：粗粒化针对的不再是微观变量，而是微观动力学时间步，重新定义马尔科夫动力学。例如，一个系统下一时刻的微观态不仅依赖当前时刻的状态，还依赖于前一个时间步的状态，这种情况通常称为二阶马尔科夫性质。这种性质下，可以将两个微观动力学时间步粗粒化为一个宏观时间步，可以得到时间粗粒化后的宏观系统（详细分解见下面时间因果涌现实例部分）。

2.'''时间粗粒化'''：粗粒化针对的不再是微观变量，而是微观动力学时间步，重新定义马尔科夫动力学。例如，一个系统下一时刻的微观态不仅依赖当前时刻的状态，还依赖于前一个时间步的状态，这种情况通常称为二阶马尔科夫性质。这种性质下，可以将两个微观动力学时间步粗粒化为一个宏观时间步，可以得到时间粗粒化后的宏观系统（详细分解见下面时间因果涌现实例部分）。

3.'''变量外部化'''：这种方法不涉及状态的合并，而是试图通过改变初始干预的均匀分布的方式，将系统中部分变量移出考虑的范畴。Erik Hoel在2017年的文章中称此类变量为外生变量（exogenous element），并提出了两种具体的操作方式：一种方式称为将外生变量“冻结”，将其设定为特定的状态，在机制的作用下，该变量在后续变化中将一直保持该初始状态，不影响系统中其他变量的变化；另一种是将外生变量设为“黑箱”（black boxing），允许其随机变化，但是具体变化情况和对系统的影响都无法查看。变量外部化的方式通过减少系统中变量的方式，也达到了和粗粒化后一样的效果，即系统总的状态空间减小。

3.'''变量外部化'''：这种方法不涉及状态的合并，而是试图通过改变初始干预的均匀分布的方式，将系统中部分变量移出考虑的范畴。Erik Hoel在2017年的文章中称此类变量为外生变量（exogenous element），并提出了两种具体的操作方式：一种方式称为将外生变量“冻结”，将其设定为特定的状态，该变量在后续变化中将一直保持该初始状态，不影响系统中其他变量的变化；另一种是将外生变量设为“黑箱”（black boxing），允许其随机变化，但是具体变化情况和对系统的影响都无法查看。变量外部化的方式通过减少系统中变量的方式，也达到了和粗粒化后一样的效果，即系统总的状态空间减小。

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