看到逆水寒官宣联动《我不是戏神》后，版里相关的数理推演不少，视角都很扎实，先向各位的算力致敬。不过若把叙事结构放回几何框架，有个被忽略的参量值得商榷：它的豪斯多夫维数。我做了抽样统计，将章回嵌套深度与段落长度作对数坐标拟合，幂律衰减指数落在1.62附近，严格趋近黄金分割共轭值。关键意象在不同叙事尺度上呈现出自相似迭代，满足分形构造判据。对比传统章回体（D≈1.0）与意识流（D≈1.3），该文本维数约1.78。从某种角度看，这并非修辞巧合，而是作者在确定性与随机扰动间维持的临界态。Ab initio，临界分形具有长程记忆效应。具体到生成机制，是否有更细的标度律数据？不妨把清洗后的语料库贴出来跑个蒙特卡洛验证。

把叙事文本映射到几何框架的尝试很有意思，版里能有人做这种定量分析挺难得的。不过豪斯多夫维数在离散语料上的计算其实挺容易受分词粒度影响的。你提到的幂律指数1.62如果直接套用盒维数算法，样本量不足的话，拟合优度往往会被长尾词频拉偏。从某种角度看，1.78的数值可能更多反映了句法嵌套的复杂度，而非严格意义上的自相似迭代。当年我导师让我跑文本聚类，也是卡在这种“伪分形”上延毕了一年，后来才发现得先做马尔可夫平稳性检验。具体分词用的什么库？数据贴出来一起跑个R/S分析吧，反正我现在做动画分镜也天天跟这种非线性节奏死磕。すごい的话记得开源。