在规则沉沦中，父规则 a(t)a(t) 的定义域 Xa={0,1,…,T}Xa​={0,1,…,T} 被分解为多个子规则（如 b(t)b(t) 和 c(t)c(t)）的定义域，这些子规则是父规则内部的组成部分，而不是独立的规则。关键点如下：

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子规则的值就是父规则的值：在任何时间步 tt，父规则 a(t)a(t) 的输出值由当前活跃的子规则的值直接决定。例如，在您的例子中：

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当 t∈{0,1,…,5}t∈{0,1,…,5} 时，子规则 b(t)b(t) 活跃，输出值 11，因此父规则 a(t)a(t) 输出 11。

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当 t=6t=6 时，子规则 c(t)c(t) 活跃，输出值 66，因此父规则 a(t)a(t) 输出 66。
这没有任何异议，子规则的值就是父规则的值，因为子规则是父规则的实现细节。

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子规则受限于父规则的定义域：每个子规则的定义域是父规则定义域的一个子集，且子规则的生命周期严格嵌入父规则中。子规则之间没有直接的数据传递或依赖；它们只是父规则在不同时间段的“代理”。

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无状态性：父规则和子规则都是无状态的。每个子规则在各自的定义域内基于当前时间步 tt 生成输出，不依赖历史值。父规则的值仅由当前活跃的子规则决定，因此整个系统保持动态和可构想。

在规则沉沦中，子规则之间不需要数据传递，因为每个子规则独立负责父规则的一段定义域。如果您需要实现累计计算这类需要状态的功能，这通常不符合规则沉沦的初衷，而是可能需要更复杂的设计（如规则协议），但这不是规则沉沦的一部分。规则沉沦专注于通过分解定义域来管理复杂性，而不是处理状态传递。

规则沉沦的内部层次

正如您所指出的，规则沉沦涉及内部层次结构：

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内部复杂度决定时间步分段：父规则的内部复杂性决定了如何将其定义域分段给子规则。例如，一个复杂的父规则可能被分解为多个子规则，每个子规则处理一个特定阶段。

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子规则的独立性是相对的：子规则在定义域上是独立的（每个子规则负责一段连续的时间步），但它们在语义上是父规则的一部分，因此子规则的值直接贡献给父规则。

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