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→因果涌现：最大化有效信息
===动力学一致性<ref name=":2" />===
===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。Erik Hoel 和 Klein <ref name=":2" /> 提出使用动力学一致性来衡量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。
以下关于[[动力学的一致性检验]]的描述节选自[[复杂网络中的因果涌现]]：
以下关于[[动力学的一致性检验]]的描述节选自[[复杂网络中的因果涌现]]：
也就是说，不一致性 表示了 宏观和微观网络节点在不同时刻的概率分布的[[KL散度]]之和。
也就是说，不一致性 表示了 宏观和微观网络节点在不同时刻的概率分布的[[KL散度]]之和。
动力学一致性在某种程度上反映了 动力学和粗粒化算子可交换性，但比可交换性更灵活宽松，可以计算不可交换但近似交换的程度。
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