外部环境干扰很容易理解，就好比一台车行驶在高速公路上的时候，自身的形状，风阻等因素都会在车尾带来涡流。包括如果在行驶过程中旁边如果有大卡车或者其他车辆经过时，都会形成更复杂湍流体系。
这也是顶级跑车或者赛车会追求车辆的极致外形和极致的流体动力学的原因，因为湍流的存在会增加风阻，消耗更多的动力和降低速度。
当然，这同样是流体力学应用于实际工业的表现。
至于本身的经典复杂性，这则出自经典物理。
在经典物理中，有一种名为‘还原论’的方法，这是九年义务教育中高中时期的内容。
那时候我们学习到物理，会告诉你牛顿定律是从质点出发的，而库仑定律从点电荷出发的，毕奥萨法尔定律是从电流元出发的，振动波动从简谐振子出发......
由简入繁，层层深入，达到理解物质世界的目的。
从牛顿开始，人们坚信，包括浩渺无穷的宇宙都是可以计算的。这就是所谓的计算主义+还原论。
计算主义者认为连人性都是可以计算的，这一点甚至影响到今天人工智能的发展。
而还原论则是将物质一点一点的细分成基本单位，再从基本组元之间的相互作用规律出发建立运动的演化方程。
这听起来似乎很简单，也很容易理解。
但要想从基本组元重构演化方程谈何容易？
就像是高速公路上行驶的汽车一样，它每时每刻都在产生和湮灭涡流和湍流。
尤其是在汽车的尾部，情况更加严重，一辆行驶在高速公路上的汽车，光是自身行驶带来的空气流，最少都包含个微流单元。
而如果是恰好身边有其他车辆经过时，这个数量会再提升数个量级，少说也能到达十万亿级别的数量。
要对这么多的微流单元结构做分析，还要考虑这些微流单元彼此之间互相造成的扰动，合并成的中大型微流单元，以及消散掉的微流单位，以及每时每刻都在新形成的微流单元。
相信我，对这么多的微流单元进行分析，绝对不是你能在市面上买到的任何计算机能搞定的。
哪怕是超级计算机，也做不到实时分析，因为数据量实在太大了。
而如果要想对这些东西做分析处理，唯一的办法就是建立彷真模拟，俗称cfd。