Type theories with multi-clocked guarded recursion provide a flexible framework for programming with coinductive types encoding productivity in types. Combining this with solutions to general guarded domain equations one can also construct relatively simple denotational models of programming languages with advanced features. These constructions have previously been explored in the setting of extensional type theory through a presheaf model, which proves correctness of encodings of W-types. That model has been adapted to presheaves of cubical sets (functors into the category of cubical sets), where the model verifies correctness of encodings also of coinductive types whose definitions involve quotient inductive types such as finite powersets or finite distributions. Likewise the cubical model also verifies correctness of coinductive predicates defined using existential quantification and allows the results to be related to the global world of cubical sets. This paper looks at how to extend the extensional presheaf model of multi-clocked guarded recursion to higher ordinals, so that correctness of encodings of coinductive types can be extended from W-types to those involving finite powersets and finite distributions, as well as coinductive predicates involving existential quantification. This extension will allow results previously proved in Clocked Cubical Type Theory to be interpreted in a model based on set-theory, proving the correctness of these results as understood in their usual set theoretic interpretation.


翻译:具有多时钟守卫递归的类型理论为编码类型中生产力(productivity)的余归纳类型编程提供了灵活框架。将该框架与广义守卫域方程的解相结合,还可构建具有高级特性的编程语言的相对简单的指称模型。此前,这些构造已在外延类型理论的预层模型中得到探索,该模型证明了W类型编码的正确性。该模型已被适配至立方集(cubical sets)的预层(从索引范畴到立方集范畴的函子),在此模型中,对于涉及商归纳类型(如有限幂集或有限分布)的余归纳类型定义,编码的正确性同样得到验证。类似地,基于存在量化的余归纳谓词的正确性在立方模型中也得到验证,并可将结果关联至全局立方集范畴。本文探讨如何将多时钟守卫递归的外延预层模型扩展至更高序数,从而将余归纳类型编码的正确性从W类型推广至涉及有限幂集和有限分布的类型,以及包含存在量化的余归纳谓词。该扩展使得此前在时钟立方类型理论(Clocked Cubical Type Theory)中证明的结果得以在基于集合论的模型中解释,从而验证这些结果在其通常集合论解释下的正确性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【AAAI2025】TimeDP:通过领域提示学习生成多领域时间序列
专知会员服务
63+阅读 · 2020年3月4日
【反馈循环自编码器】FEEDBACK RECURRENT AUTOENCODER
专知会员服务
23+阅读 · 2020年1月28日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
R语言之数据分析高级方法「时间序列」
R语言中文社区
17+阅读 · 2018年4月24日
回归预测&时间序列预测
GBASE数据工程部数据团队
44+阅读 · 2017年5月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 6月11日
Arxiv
0+阅读 · 6月11日
Arxiv
0+阅读 · 5月13日
VIP会员
最新内容
面向2027年及未来的海军情报改革
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:49
综述 | Self-Evolving Coding Agents:自进化编程智能体
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:16
美海军陆战队将三型无人机整合入统一战场网络
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:39
《无人机蜂群:释放人类-蜂群编队的潜能》
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:12
《战略战术化:一项综合性述评》
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:08
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员