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重整化和可重整化是现代物理学理解宇宙中物质现象的基础概念，该理论假定在足够大的时空尺度上，小尺度细节是可以被平均掉的，从而解释了为什么我们在日常生活中无需了解亚原子粒子水平的精确行为。重整化方法的形式化花费了物理学家数十年时间，并最终促成了对某些物理现象普遍性的惊人洞察。知识框1 总结了传统应用于物理系统的重整化和重整化群变换的基本概念。
重整化和可重整化是现代物理学理解宇宙中物质现象的基础概念，该理论假定在足够大的时空尺度上，小尺度细节是可以被平均掉的，从而解释了为什么我们在日常生活中无需了解亚原子粒子水平的精确行为。重整化方法的形式化花费了物理学家数十年时间，并最终促成了对某些物理现象普遍性的惊人洞察。知识框1 总结了传统应用于物理系统的重整化和重整化群变换的基本概念。
除了“传统”物理系统，自然界和社会中的大型复杂系统也包含多个相互作用的尺度，且没有先验的最佳分辨率尺度。因而自然会问，在这些情况下，重整化是否同样适用？例如，在建模企业间商品和服务流动时，当将企业聚集成更广泛的类别（如经济部门）时，其关系是否能被一致地表示？同样，在考虑网络上的流行病传播时，人们希望探索当模型和参数具有不确定性时，基于聚合的分析结果在长期行为上是否与仓室模型的结果有所不同。
除了“传统”物理系统，自然界和社会中的大型复杂系统也包含多个相互作用的尺度，且没有先验的最佳分辨率尺度。因而自然会问，在这些情况下，重整化是否同样适用？例如，在建模企业间商品和服务流动时，当将企业聚集成更广泛的类别（如经济部门）时，其关系是否能被一致地表示？同样，在考虑网络上的流行病传播时，人们希望探索当模型和参数具有不确定性时，基于聚合的分析结果在长期行为上是否与仓室模型的结果有所不同。
尽管将物理系统的研究经验直接移植到复杂网络上可能很诱人，但必须批判性地重新审视其中的关键假设，包括在物质通常具备的相互作用的局部性和空间规则性——其中无序性通常可视为小扰动。此外，在考虑网络上的动态过程时，必须确保无论是对于特定个体还是对统计系综，任何粗粒化方法能够都能搞保持原先的动力学性质。因此，有必要重新审视重整化的基本前提，即通过对小尺度的平均来理解整体的行为，并且在复杂系统的意义下重新表述重整化方法也十分重要。
尽管将物理系统的研究经验直接移植到复杂网络上可能很诱人，但必须批判性地重新审视其中的关键假设，包括在物质通常具备的相互作用的局部性和空间规则性——其中无序性通常可视为小扰动。此外，在考虑网络上的动态过程时，必须确保无论是对于特定个体还是对统计系综，任何粗粒化方法能够都能搞保持原先的动力学性质。因此，有必要重新审视重整化的基本前提，即通过对小尺度的平均来理解整体的行为，并且在复杂系统的意义下重新表述重整化方法也十分重要。