相空間彌散效應還有壹個驚人的含義。它告訴我們，經典力學不能真正地描述我們的世界！我說得有點過分了壹些，但是並不太過分。經典力學可以很好地適用於流體--特別是氣體的行為，在很大的程度上適用於液體--此處人們只關心粒子系統的“平均”性質，但是在對固體作計算時就出了毛病，這裏要求知道更細節的組織結構。固體由億萬顆點狀的粒子所組成，由於相空間彌散其排列的有序性應不斷地降低，何以保持其形狀大致不變呢？正如我們已經知道的，量子力學在理解固體的實在結構時是不可或缺的。量子效應可多多少少防止相空間的彌散。
這也和制造“計算機器”的問題相關。相空間彌散是某種必須控制的東西。相空間中對應於壹個電腦的“分立”態的區域（例如前述的R0）不應允許其過度彌散開來。我們記得，甚至弗列得欽--托弗裏“撞球電腦”需要某種外圍的固體墻才能工作。包括許多粒子的物體的“剛性”正是需要量子力學起作用的某種東西。
以相空間重構理論為基礎，采用Takens定理重構語音信號相空間並提取相似序列重復度(RPT)特征參數，利用清濁音RPT參數的差異，提出並實現了壹種采用BP神經網絡進行非線性清濁音判決的方法，得到了明顯優於傳統算法的結果，本文方法為語音特征提取和識別研究提供了新的途徑。