We present a logically principled foundation for systematizing, in a way that works with any computational effect and evaluation order, SMT constraint generation seen in refinement type systems for functional programming languages. By carefully combining a focalized variant of call-by-push-value, bidirectional typing, and our novel technique of value-determined indexes, our system generates solvable SMT constraints without existential (unification) variables. We design a polarized subtyping relation allowing us to prove our logically focused typing algorithm is sound, complete, and decidable. We prove type soundness of our declarative system with respect to an elementary domain-theoretic denotational semantics. Type soundness implies, relatively simply, the total correctness and logical consistency of our system. The relative ease with which we obtain both algorithmic and semantic results ultimately stems from the proof-theoretic technique of focalization.


翻译:我们提出了一种逻辑上有原则的基础,用于系统化地生成SMT约束,这种方式适用于任何计算效应和求值顺序,并在函数式编程语言的精化类型系统中得到应用。通过仔细融合“按值调用推送”(call-by-push-value)的焦点化变体、双向类型化以及我们新颖的值决定索引技术,我们的系统能够生成可解的SMT约束,而不需要存在性(统一)变量。我们设计了一种极化子类型关系,从而证明我们的逻辑聚焦类型化算法是健全、完备且可判定的。我们证明了我们的声明式系统相对于基本域理论指称语义的类型健全性。类型健全性相对简单地蕴含了系统的完全正确性和逻辑一致性。我们能够相对容易地获得算法和语义结果,最终源于证明理论中的焦点化技术。

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
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
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
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
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
47+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
5+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
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月3日
Arxiv
11+阅读 · 2023年8月28日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
19+阅读 · 2020年12月23日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
52+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:28
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
7+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
9+阅读 · 6月14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
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
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
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月3日
Arxiv
11+阅读 · 2023年8月28日
Arxiv
23+阅读 · 2022年2月24日
Arxiv
12+阅读 · 2021年7月26日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
19+阅读 · 2020年12月23日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
52+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
相关基金
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
47+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
5+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员