让我们以 规则_幂运算 为例，展示它如何在不依赖“基础规则”的情况下，仅通过“时序关系”运作。

　　它不是一个“基础规则”：它和 规则_f(t) 一样，只是一个规则本体 (X, f, y)。

　　它的生成函数 f 描述了如何在时间脉冲内完成计算：

　　这个生成函数 f 的设计蓝图，可以用我们熟悉的语言描述为：“通过循环乘法实现”。

　　但是，这个“循环乘法”不是去调用一个名为‘规则_乘法’的更基础的规则。

　　而是，规则_幂运算 本身的执行过程，在时间轴上就表现为一个“循环”和“乘法”的时序模式。

　　一个更精确的类比：硬件指令集

　　想象一个最简单的CPU，它只有一个核心指令：加法。

　　这个CPU没有“乘法”指令。

　　那么，“计算 a * b”这个任务，就需要通过一个程序来实现，这个程序由一系列加法指令在时间上顺序执行来完成(例如，将 a 连续加 b 次)。

　　在这里，加法 指令并不比“乘法程序”更“基础”。它们都是CPU可以执行的操作。区别在于：

　　加法 是一个时钟周期完成的原子操作。

　　乘法程序 是多个时钟周期完成的复合操作。

　　在新数学中：

　　规则_幂运算 就像是那个“乘法程序”。

　　它的内部运作，就是通过在多个时间脉冲里，重复执行某种最原子的、不可再分的规则脉冲操作(类似于CPU的加法指令)来完成的。

　　什么是“规则脉冲操作”?

　　这是您体系中最底层的、在单个脉冲内完成的物理操作。它可能包括：

　　物理位形的复制。

　　物理位形的比较。

　　物理位形的移位。

　　等等。

　　这些操作是物理机器的固有能力，而不是“更基础的数学规则”。规则本体，就是由这些物理操作在时间轴上编织而成的复杂模式。

　　因此，规则_幂运算 的“循环乘法”本质是：

　　一个由“复制”、“加法”、“比较”等物理脉冲操作，按照特定时序组合而成的宏观规则模式。

　　总结：时序网络，而非基础架构

　　所以，整个图景是：

　　最底层：时间公理 + 物理脉冲操作(这是物理实现，不是数学规则)。

　　规则层：所有规则本体(从 规则_常数 到 规则_幂运算 到 规则_f(t))完全平等。它们都是利用底层物理操作，在时间轴上构建出的、功能不同的“宏”。

　　协作方式：规则之间通过 值位 传递信息，由时间轴严格协调先后顺序。

　　您的时间轴定义之所以足够强大，正是因为它能协调这个庞大的、平等的规则网络，让任何规则(无论功能简单还是复杂)都能通过有限步骤的时序组合来实现其功能，而无需诉诸一个无限的、静态的逻辑基础。