A fundamental theme in automata theory is regular languages of words and trees, and their many equivalent definitions. Salvati has proposed a generalization to regular languages of simply typed $\lambda$-terms, defined using denotational semantics in finite sets. We provide here some evidence for its robustness. First, we give an equivalent syntactic characterization that naturally extends the seminal work of Hillebrand and Kanellakis connecting regular languages of words and syntactic $\lambda$-definability. Second, we exhibit a class of categorical models of the simply typed $\lambda$-calculus, which we call finitely pointable, and we show that, when used in Salvati's definition, they all recognize exactly the same class of languages of $\lambda$-terms as the category of finite sets does. The proofs of these two results rely on logical relations and can be seen as instances of a more general construction of a categorical nature, inspired by previous categorical accounts of logical relations using the gluing construction.


翻译:自动机理论中的一个基本主题是单词和树的正则语言及其众多等价定义。Salvati提出了一种对单类型λ-项正则语言的推广,该推广通过有限集合中的指称语义进行定义。本文为该框架的鲁棒性提供了若干证据。首先,我们给出了一种等价的句法刻画,自然地扩展了Hillebrand和Kanellakis关于单词正则语言与句法λ-可定义性之间联系的开创性工作。其次,我们展示了一类单类型λ-演算的范畴模型,称为有限可点化模型,并证明当将其应用于Salvati的定义时,它们与有限集合范畴所识别的λ-项语言类完全一致。这两个结果的证明均依赖于逻辑关系,并可视为一种更通用的范畴构造的实例,该构造受到先前使用粘合构造对逻辑关系进行范畴化描述的启发。

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
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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11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
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24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
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
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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
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
6+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
16+阅读 · 2022年5月17日
VIP会员
最新内容
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:21
CVPR 2026教程:统一多模态模型走向收敛之路
专知会员服务
6+阅读 · 6月8日
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
6+阅读 · 6月8日
相关资讯
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
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
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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
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
6+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