There are two well-known formulations of recursive types: iso-recursive and equi-recursive types. Abadi and Fiore [1996] have shown that iso- and equi-recursive types have the same expressive power. However, their encoding of equi-recursive types in terms of iso-recursive types requires explicit coercions. These coercions come with significant additional computational overhead, and complicate reasoning about the equivalence of the two formulations of recursive types. This paper proposes a generalization of iso-recursive types called full iso-recursive types. Full iso-recursive types allow encoding all programs with equi-recursive types without computational overhead. Instead of explicit term coercions, all type transformations are captured by computationally irrelevant casts, which can be erased at runtime without affecting the semantics of the program. Consequently, reasoning about the equivalence between the two approaches can be greatly simplified. We present a calculus called $\lambda^{\mu}_{Fi}$, which extends the simply typed lambda calculus (STLC) with full iso-recursive types. The $\lambda^{\mu}_{Fi}$ calculus is proved to be type sound, and shown to have the same expressive power as a calculus with equi-recursive types. We also extend our results to subtyping, and show that equi-recursive subtyping can be expressed in terms of iso-recursive subtyping with cast operators.


翻译:递归类型存在两种众所周知的表述方式:同构递归类型与等价递归类型。Abadi与Fiore[1996]已证明同构递归类型与等价递归类型具有相同的表达能力。然而,他们提出的基于同构递归类型对等价递归类型的编码方案需要显式的强制转换操作。这些强制转换会带来显著的计算开销,并使关于两种递归类型表述方式等价性的推理变得复杂。本文提出了一种称为"完全同构递归类型"的同构递归类型泛化形式。完全同构递归类型能够无计算开销地编码所有使用等价递归类型的程序。所有类型转换均通过计算无关的强制操作实现,而非显式的项强制转换,这些强制操作可在运行时被擦除而不影响程序语义。因此,关于两种方法等价性的推理得以大幅简化。我们提出了一种称为$\lambda^{\mu}_{Fi}$的演算系统,该系统通过完全同构递归类型扩展了简单类型λ演算(STLC)。我们证明了$\lambda^{\mu}_{Fi}$演算具有类型可靠性,并展示了其与等价递归类型演算具有相同的表达能力。我们还将研究结果扩展至子类型系统,证明了等价递归子类型可通过带强制操作符的同构递归子类型进行表达。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
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
《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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
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
0+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
17+阅读 · 2021年2月15日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
30+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:48
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
7+阅读 · 今天8:46
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
9+阅读 · 今天5:37
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
7+阅读 · 今天5:35
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:24
相关VIP内容
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
17+阅读 · 2021年2月15日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
30+阅读 · 2019年3月13日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8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
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
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
0+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员