是节点的度服从幂律分布，而人类的数学工具无法很好地利用这个信息。
但文中这种似乎完全不属于这个时代的数学处理方法让一切的问题迎刃而解。
「让我们把处理的对象设置成一个足够大的复杂网络中，里面有近乎无穷但并非无穷多个节点，不妨设为n个。
每个节点与其它节点相连的边数，即度，都在概率上服从幂律分布。
现在我们从这n个节点中，完全随机地抽取出n个节点，n满足nk＝n，k是一个正整数。
对于这n个抽取出来的节点，我们把它们看作一个宏节点。
该宏节点与其它宏节点相连的边数的期望，即宏观度的期望，满足如下式子……由于整个复杂网络是足够大的，节点度的分布的概率被抹平了，所以该期望即为此足够大的复杂网络中这个宏节点的宏观度。
由于nk＝n，整个复杂网络可以利用随机抽取被等效为由k个宏节点组成的网络，由于任意宏节点的宏观度都如下式所确定……所以这个等效的由k个宏节点组成的网络，为宏均匀网络。
当初始网络足够大的时候，概率抹平了一切尖锐的可能，随机抽取得到的由n个节点组成的的子网络也服从幂律分布
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