就如同數學上無窮大的分級問題，同樣是無窮大，還有阿萊夫0、阿萊夫1、阿萊夫2的不同。【注一】
這也是康托進精神病院的原因。
他搞的這套理論太抽象，根本不被當時的人理解，直到進精神病院后十幾年，才逐漸開始被重視。
后來希爾伯特為了科普這個概念，在一次演講中提出了著名的旅館悖論。而在著名的希爾伯特23問里，這方面研究的終極問題，就是排在第一位的連續統假設。
總之，任何概念，想要將其推進至極致，都會產生這樣那樣的問題。
數學中最簡單基本的計數，都有這樣的分級問題，分形也同樣。
雖然有無限的自相似，其實同樣是有分級的。
就好像曼德勃羅集，那瑰麗的圖案層層演化，要很久很久才會回到最初的樣子。
而這時候的最初，還是開始的最初嗎？似乎一模一樣的圖案，真的就一模一樣嗎？
葉寒說不是，納米尺度一級，微米尺度一級，毫米尺度一級，米尺度一級……級級遵循自相似，但又有著某些本質的區別。
所以手繪的符咒和巨形布陣的符咒會有不同，二維平面的符咒和三維立體的符咒也有不同。
僅僅做簡單的放大縮小是絕對不夠的。
車馮說你怎么證明？
要知道分形由簡潔優美的函數形式，生成自相似的圖案，是一次次迭代的結果。
這一輪的結果輸出，成為下一輪的輸入，然后再輸出，再輸入，如此循環往復，無窮無盡漸漸出現規律。
但是，迭代函數系的縱向尺度因子和函數項的聯合擾動會導致誤差……
說人話就是，隨便用計算器按過復利，做過數字游戲的人都知道，這樣的無盡循環，很快會遇到顯示位數不夠的情況——數字多到一定數量，計算器便不可能每次都給你精確的結果，只能取近似值。
所以費根鮑姆利用計算器按出自己的常數完全屬于意外，洛倫茨在發現蝴蝶效應的時候，因為數據近似位的不同，導致了結果出人意料的偏差，這才是常態。
分形雖然混亂中又有秩序，充滿奇異的美感，但得到的，始終是近似的結果。
所以不管葉寒怎么解釋，車馮都可以用“你算的不對，你的結果還不準確，肯定有問題”來打發。
如此重要的問題本來真的很難給出答案，這顯然是個跟連續統假設難度相當的世紀難題。
不過葉寒剛好知道答案！
怎么知道的？
這事用手算肯定不行，計算機模擬如果不用類似重整化的手段，肯定也是有問題的，但是……那說的是算力有限的經典計算機。
葉寒可是有量子計算機的啊。
不是說量子計算機運算速度快，精確度比經典計算機高，就一定能得到準確的結果——分形混沌本身就是由無限方法的極小偏差形成，只要你做了四舍五入了，肯定就是不準確的。
真正原因是，經典計算機是數字式的，不管計算什么，到最后肯定會出現近似的結果；但量子計算機不是數字的，是模擬的啊……
就好像從模擬信號轉成數字信號，手機也從磚頭大哥大變的小巧玲瓏，實現了質的飛躍。