學電腦科學時，遲早都會遇到浮點數，以及它那奇特而燦爛的完整面貌。浮點數讓你能儲存極大或極小的數值，但代價有點奇怪。數字本身其實仍是一個精度有限的普通數字，只是旁邊多了一個浮點——另一個負責告訴你要補幾個零在前面或後面的數字。

實際上的效果是，當你的數字來到百萬等級，精度就只剩千位數；到了十億等級，就只能以百萬為單位來計數，以此類推。這其實很符合直覺，就像億萬富翁根本不在乎口袋裡的零錢。（到浮點數視覺化工具看看，你會發現輸入 9000004、9000005 和 9000006 都沒問題，但只要再多加一個零，90000004 就會被捨入成 90000000，而 90000005 則會被進位成 90000008。數字越大，精度就越差。）

這在電玩或繪圖軟體中會產生一種奇怪的效應：你把某個東西搬得離宇宙原點——也就是 X 與 Y 為 0 的地方——越遠，就越得擔心它內部的精度問題。

這在現實世界中不是問題。你可以把一顆極小、極其精密的手錶螺絲送到太陽系外再送回來，它依然完好無缺。但換到數位世界，假設地球就是 0:0——向哥白尼致歉——你離得越遠，浮點就越往左移，終究另一邊數字的精度會耗盡；一個能表示數十億公里的數值，已經粗糙到連毫米都無法顧及。

這是個非常迷人的問題，在這支短片中得到了很漂亮的視覺化呈現。以下就是當你把一個內部精度固定的物體越搬越遠時會發生的事：

要繞過這個問題是有辦法的——你可以提高精度、引入「浮動偏移（floating offset）」、圍繞兩個浮點設置兩個精度中心，或是做一堆其他事情——但每一種都會讓你付出代價。所以，有時候最好的解法就是最簡單的那個：別讓數字變得太大。

這也是為什麼 Adobe Illustrator、Figma，還有我敢打賭至少其他幾款標榜無限畫布的工具，實際上會在你偏離中心太遠時把你擋下來。畫布彷彿在說，精度就像大氣層，越往外就越稀薄。我們無法保證你的結構完整性在超過某個臨界點後還能維持，所以我們乾脆不讓你過去。

這是 Figma 的情況，在某個時刻，畫布就不再跟隨你的捲動指令了：

第一個看不見的 X 值是 131,072，而它正是這類數字之一，會讓人感到非常、非常眼熟，這一點也不意外。

看起來是個相當大的數字，但如果你考慮到簡報中的一張投影片就是 1920×1080，就會發現它並沒有一開始想的那麼無限。這也是——某種程度上——為什麼 Figma Slides 會在 20 張投影片後手動幫你換行的原因：