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我们可以把马尔科夫链看做一个状态为节点，转移概率为边。

我们可以把马尔科夫链看做一个状态为节点，转移概率为边。

我们把待聚合节点都放进一个大节点的框<math>M</math>里，会发现每个外面的节点转移进这个大节点的概率就等于转移进这个框中所有节点的概率的和，即<math>p_{iM} = \sum_{j \in M} p_{ij}</math>。如此就能满足每行加和为一的条件。

我们把待聚合节点都放进一个大节点的框 <math>M</math> 里，会发现每个外面的节点转移进大节点的概率就等于转移进 <math>M</math> 中所有节点的概率的和，即<math>p_{iM} = \sum_{j \in M} p_{ij}</math>。如此就能满足每行加和为一的条件。

[[文件:入流聚合.png|500像素]]

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