Categorical Message Passing Language (CaMPL) is a functional-style concurrent programming language whose semantics is in category theory, more specifically, linear actegories. Its core programming feature is message passing along typed communication channels between concurrent processes. CaMPL also supports controlled non-determinism via 'races' which allow processes to adapt dynamically while they are running, higher-order processes which pass other processes as messages, and custom channel datatypes called protocols and coprotocols which allow one to define infinite channel types or implement session types. The type system of CaMPL arises from a Curry-Howard-Lambek-like correspondence for concurrent programming, established by Cockett and Pastro in their paper titled "The logic of message passing". This type system ensures that a formal CaMPL program, i.e., one which does not allow general recursion, will never become deadlocked or livelocked. In this article, we explore the type system of CaMPL, custom channel types, and controlled non-determinism using code examples after briefly introducing its mathematical underpinnings.


翻译:范畴消息传递语言(CaMPL)是一种函数式风格的并发编程语言,其语义基于范畴论,更具体地说,基于线性作用范畴(linear actegories)。该语言的核心编程特性是并发进程之间通过类型化通信通道进行消息传递。CaMPL还通过“竞争”(races)支持受控的非确定性,允许进程在运行时动态调整;支持高阶进程,即能够将其他进程作为消息传递;并支持自定义通道数据类型(称为协议(protocols)与共协议(coprotocols)),从而可以定义无限通道类型或实现会话类型(session types)。CaMPL的类型系统源于Cockett与Pastro在论文《消息传递逻辑》中确立的类似于Curry-Howard-Lambek对应关系的并发编程逻辑框架。该类型系统确保形式化的CaMPL程序(即不允许一般递归的程序)永远不会陷入死锁或活锁。本文在简要介绍CaMPL的数学基础后,将通过代码示例探讨其类型系统、自定义通道类型以及受控非确定性。

0
下载
关闭预览

相关内容

大型语言模型(LLMs),附Slides与视频
专知会员服务
71+阅读 · 2024年6月30日
【GNN】MPNN:消息传递神经网络
深度学习自然语言处理
17+阅读 · 2020年4月11日
自然语言处理顶会EMNLP2018接受论文列表!
专知
87+阅读 · 2018年8月26日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
自然语言处理(二)机器翻译 篇 (NLP: machine translation)
DeepLearning中文论坛
12+阅读 · 2015年7月1日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017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
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
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 · 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 · 5月16日
Arxiv
11+阅读 · 2023年8月28日
VIP会员
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:03
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:31
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
大型语言模型(LLMs),附Slides与视频
专知会员服务
71+阅读 · 2024年6月30日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017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
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
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 · 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