解法:三维情形:$\mathbb{R}^3$ 中每个挂谷集的维数均为3(王虹–扎尔,2025年)
第 2/5 步:容易的“粘性”情形:把粗管重新缩放为细管 通俗地说在中间尺度 δ≪ρ≪1 处,把 δ×δ×1 的细管归并为 ρ×ρ×1 的粗管。在最有利的(“粘性”)情形中,细管在方向分离允许的范围内尽可能紧密地聚集在粗管内,因此每根粗管确实表现得像原始配置的一个重新缩放的副本。假设 K(d) 成立,先在粗尺度 ρ 应用一次,限制一点上能堆叠多少根粗管(μfat);再放大到单根粗管内部(按 1/ρ 缩放)后再次应用,限制其内部能堆叠多少根细管(μfine)。一点只有先落在某根含它的粗管中、再落在该粗管内的某根细管中,才算落入该细管,因此总重数至多是乘积 μfatμfine——把两次应用 K(d) 得到的幂律界相乘,恰好重新得到 K(d) 本身,并留有余地得到真正的增益 K(d+α)。
详细分析“以非平凡方式完成平凡蕴含 K(d)⇒K(d)”是按尺度归纳(布尔甘、沃尔夫,20世纪90年代)的标准第一步。王虹与扎尔此前关于粘性挂谷猜想的论文(arXiv:2210.09581)遵循卡茨与陶哲轩的策略,将这一重缩放论证进一步推进,只要配置是粘性的,就能提取出真正的增益 K(d)⇒K(d+α)。2025年的论文引用此结果为已解决,转而处理真正新的困难:非粘性配置——粗管数量远超一个 ρ-分离集合所应有的数目(“超挂谷”配置),而每根粗管内部的细管又太少,不足以填满所有方向(“次挂谷”配置)——因此在任一尺度都无法有效应用 K(d)。