Algebraic effects and handlers are a mechanism to structure programs with computational effects in a modular way. They are recently gaining popularity and being adopted in practical languages, such as OCaml. Meanwhile, there has been substantial progress in program verification via refinement type systems. However, thus far there has not been a satisfactory refinement type system for algebraic effects and handlers. In this paper, we fill the void by proposing a novel refinement type system for algebraic effects and handlers. The expressivity and usefulness of algebraic effects and handlers come from their ability to manipulate delimited continuations, but delimited continuations also complicate programs' control flow and make their verification harder. To address the complexity, we introduce a novel concept that we call answer refinement modification (ARM for short), which allows the refinement type system to precisely track what effects occur and in what order when a program is executed, and reflect such information as modifications to the refinements in the types of delimited continuations. We formalize our type system that supports ARM (as well as answer type modification, or ATM) and prove its soundness. Additionally, as a proof of concept, we have implemented a corresponding type checking and inference algorithm for a subset of OCaml 5, and evaluated it on a number of benchmark programs. The evaluation demonstrates that ARM is conceptually simple and practically useful. Finally, a natural alternative to directly reasoning about a program with delimited continuations is to apply a continuation passing style (CPS) transformation that transforms the program to a pure program. We investigate this alternative, and show that the approach is indeed possible by proposing a novel CPS transformation for algebraic effects and handlers that enjoys bidirectional (refinement-)type-preservation.


翻译:代数效应与处理器是一种以模块化方式组织带有计算效应的程序结构的机制。近年来,该机制日益受到关注,并已被应用于OCaml等实践性语言中。与此同时,通过精炼类型系统进行的程序验证也取得了重大进展。然而,迄今为止,尚未出现令人满意的用于代数效应与处理器的精炼类型系统。本文通过提出一种新颖的用于代数效应与处理器的精炼类型系统,填补了这一空白。代数效应与处理器的表达力和实用性源于其操控定界延续的能力,但定界延续也使程序的控制流复杂化,增加了验证难度。为应对这一复杂性,我们引入了一个称为“答案精炼修改”(简称ARM)的新概念,它使得精炼类型系统能够精确追踪程序执行时所发生的效应及其顺序,并将此类信息作为对定界延续类型中精炼的修改反映出来。我们对支持ARM(以及答案类型修改,即ATM)的类型系统进行了形式化描述,并证明了其正确性。此外,作为概念验证,我们针对OCaml 5的一个子集实现了相应的类型检查与推理算法,并在多个基准程序上进行了评估。评估结果表明,ARM在概念上简单且在实用中有效。最后,一种直接推理含定界延续程序的自然替代方案是应用续延传递风格(CPS)变换,将程序转化为纯程序。我们研究了这一替代方案,并通过提出一种新颖的、兼具双向(精炼)类型保持特性的代数效应与处理器CPS变换,证明了该方法的可行性。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
35+阅读 · 2021年1月27日
VIP会员
最新内容
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:36
《战争中的大语言模型监管》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:26
边缘计算的军事应用
专知会员服务
8+阅读 · 8月9日
一种考虑资源机动性的武器目标分配混合算法
专知会员服务
9+阅读 · 8月8日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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