Like the notion of computation via (strong) monads serves to classify various flavours of impurity, including exceptions, non-determinism, probability, local and global store, the notion of guardedness classifies well-behavedness of cycles in various settings. In its most general form, the guardedness discipline applies to general symmetric monoidal categories and further specializes to Cartesian and co-Cartesian categories, where it governs guarded recursion and guarded iteration, respectively. Here, even more specifically, we deal with the semantics of call-by-value guarded iteration. It was shown by Levy, Power and Thielecke that call-by-value languages can be generally interpreted in Freyd categories, but in order to represent effectful function spaces, such a category must canonically arise from a strong monad. We generalize this fact by showing that representing guarded effectful function spaces calls for certain parameterized monads (in the sense of Uustalu). This provides a description of guardedness as an intrinsic categorical property of programs, complementing the existing description of guardedness as a predicate on a category.


翻译:正如(强)单子的计算概念可用于分类各种类型的副作用(包括异常、非确定性、概率、局部与全局存储),保护性概念则用于分类不同场景中循环结构的良构性。在其最一般的形式中,保护性规则适用于对称幺半范畴,并可进一步特化为笛卡尔范畴与余笛卡尔范畴,分别对应受保护递归与受保护迭代的语义约束。本文特别关注基于值调用的受保护迭代语义。Levy、Power和Thielecke已证明基于值调用的语言通常可在Freyd范畴中解释,但为了表示带副作用的函数空间,此类范畴必须典范地源于强单子。我们通过证明受保护的副作用函数空间表示需要特定参数化单子(遵循Uustalu的定义)来推广这一结论。这为保护性提供了一种作为程序内在范畴性质的描述,从而补充了现有将保护性视为范畴谓词的描述框架。

0
下载
关闭预览

相关内容

利用表示学习推动多机构电子健康记录数据研究
专知会员服务
16+阅读 · 2025年2月17日
大语言模型中的提示隐私保护
专知会员服务
24+阅读 · 2024年7月24日
数据价值释放与隐私保护计算应用研究报告,64页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2021年11月29日
异质信息网络分析与应用综述,软件学报-北京邮电大学
【国防科大】复杂异构数据的表征学习综述
专知会员服务
85+阅读 · 2020年4月23日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
换个角度看GAN:另一种损失函数
机器之心
16+阅读 · 2019年1月1日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30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
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
从点到线:逻辑回归到条件随机场
夕小瑶的卖萌屋
15+阅读 · 2017年7月22日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6日
[有意思的数学] 参数估计
机器学习和数学
15+阅读 · 2017年6月4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
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
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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 1月26日
VIP会员
相关资讯
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
换个角度看GAN:另一种损失函数
机器之心
16+阅读 · 2019年1月1日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30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
干货|掌握机器学习数学基础之优化[1](重点知识)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月19日
从点到线:逻辑回归到条件随机场
夕小瑶的卖萌屋
15+阅读 · 2017年7月22日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6日
[有意思的数学] 参数估计
机器学习和数学
15+阅读 · 2017年6月4日
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
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
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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员