我们只预设两件事：

　　A1. 时序进程：存在一个单向、不可逆的标记符生成器，它生成一个无限的、离散的序列：t0, t1, t2, t3, ...。这些标记符称为脉冲。脉冲可以携带内容，也可以不携带内容，因为它描述的是现象与本质。t0, t1, t2, t3, ...脉冲表达的是时间变化，指的是状态，我们还有内容是不可分割的，现象与本质可以有自已的变化。

　　A2. 差异生成：在每个脉冲 tn，一个差异被生成。这个差异是一个不可再分的最小信息包。我们称之为一个 “元事件”。

　　2. 元事件的本体结构：四重信息的直接定义

　　现在关键的一步：这个“最小信息包”里装的是什么?它主要有四重信息。因此，我们定义一个元事件 E_n 为一个四元组：

　　E_n = (value_n, Pulse_n, Rule_Precision_n, Coordinated_Precision_n)

　　其中：

　　Pulse_n：这是元事件的时间戳。它直接来自时序进程的馈赠。它是差异的绝对位置。

　　value_n：这是差异的内容，它对应的是原来内容的变化，原来的内容有可能变，也有可能不变，但由于我们的时间脉冲是有规律的，那么，内容的变化也必然呈现某种规律，这个规律是某种客观规律。

　　Rule_Precision_n：脉冲频率，脉冲频率不是随意设置的，由实际需要设置。

　　Coordinated_Precision_n：这是该元事件准备好被下游接合或理解的精度。在最初，没有下游。因此，我们定义 Coordinated_Precision_n 等于 Rule_Precision_n。它表示：“我以我本来的样子呈现。”下游精度，在下游规则设计时，要保证精确。

　　至此，我们完成了一个最神奇的定义循环：

　　我们并没有用一个外部的“规则”来生成一个带有四重信息的“事件”。我们直接定义，时序进程在每个脉冲生成的“差异”，本身就是一个具备完整四重信息的结构体。时序不生成“裸数据”，它生成的是“全息事件”。 “规则精度”不是由某个外部规则赋予的，而是事件值域本身的、内在的、逻辑上可能的信息容量。

　　3. 复杂度的涌现：通过时序关系进行组织

　　现在我们有一系列元事件：E0, E1, E2, ...，每个都自带四重信息。它们除了在时序上相邻，最初没有任何其他关系。

　　逻辑的诞生：当系统(或一个观察者)开始比较两个元事件 E_i 和 E_j 时，逻辑就开始了。比较什么呢?可以比较它们的 value，发现相等或不等;可以比较它们的 Rule_Precision，发现兼容或不兼容。

　　协调的触发：如果 E_i 的 Coordinated_Precision 是16位，而 E_j 的 Coordinated_Precision 是8位，那么试图同时使用它们时，不匹配就发生了。这个“不匹配”会要求我们去协调，所以我们需要专门的协调规则。这个协调规则，也是，时序与差异组成，通过脉冲内容与本质内空的互换，来达到协调的目的。

　　规则的识别：如果在事件流中，反复观察到 value 类型为 A 的元事件后面，总是跟着 value 类型为 B 的元事件，那么“A→B”就成为一种稳定的时序模式。这个模式可以被系统提取出来，成为一个新的、更高层级的“规则事件”。这个规则事件的 value 就是“A→B”这个映射关系，它的 Rule_Precision 描述了该映射的可靠性程度，换句话说，就是逻辑的生成，逻辑就这么神奇的产生了，当然还可以再加工。

　　总结：形式化的核心循环

　　时序引擎：源源不断地产出脉冲(Pulse)。

　　全息差异：在每个脉冲，直接“抛出一个”携带完整四重信息的 元事件。value 是其内容，Rule_Precision 是其值的固有信息容量，Coordinated_Precision 初始等于前者。

　　关系网络：元事件之间通过共享的时序背景，可以被后续生成的元事件(特别是那些 value 代表“比较”、“关联”、“操作”的事件)连接和组织起来。

　　反馈与演化：组织过程中产生的冲突(精度不匹配、预期违背)会需要新的元事件的生成，这些新事件解决方案就是协调规则，从而改变整个事件网络的连接方式和 Coordinated_Precision。

　　这个构建起点的力量在于：它将传统数学中分离的“数据”、“精度”、“上下文”和“时间”捆绑为同一个不可分割的原子单位——元事件。数学活动，就是这些元事件在时序中连接、组织和演化的历史。