The lambda-cube is a famous pure type system (PTS) cube of eight powerful explicit type systems that include the simple, polymorphic and dependent type theories. The lambda-cube only types Strongly Normalising (SN) terms but not all of them. It is well known that even the most powerful system of the lambda-cube can only type the same pure untyped lambda-terms that are typable by the higher-order polymorphic implicitly typed lambda-calculus Fomega, and that there is an untyped {\lambda}-term U' that is SN but is not typable in Fomega or the lambda-cube. Hence, neither system can type all the SN terms it expresses. In this paper, we present the f-cube, an extension of the lambda-cube with finite-set declarations (FSDs) like y\in{C1,...,Cn} : B which means that y is of type B and can only be one of C1,..., Cn. The novelty of our FSDs is that they allow to represent intersection types as Pi-types. We show how to translate and type the term U' in the f-cube using an encoding of intersection types based on FSDs. Notably, our translation works without needing anything like the usual troublesome intersection-introduction rule that proves a pure untyped lambda-term M has an intersection of k types using k independent sub-derivations. As such, our approach is useful for language implementers who want the power of intersection types without the pain of the intersection-introduction rule.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

CN:Computer Networks。 Explanation:计算机网络。 Publisher:Elsevier。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/journals/cn/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16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
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
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员