Sangiorgi's normal form bisimilarity is call-by-name, identifies all the call-by-name meaningless terms, and rests on open terms in its definition. The literature contains a normal form bisimilarity for the call-by-value $\lambda$-calculus, Lassen's enf bisimilarity, which validates all of Moggi's monadic laws. The starting point of this work is the observation that enf bisimilarity is not the call-by-value equivalent of Sangiorgi's, because it does not identify the call-by-value meaningless terms. The issue has to do with open terms. We then develop a new call-by-value normal form bisimilarity, deemed net bisimilarity, by exploiting an existing formalism for dealing with open terms in call-by-value. It turns out that enf and net bisimilarities are incomparable, as net bisimilarity identifies meaningless terms but it does not validate Moggi's laws. Moreover, there is no easy way to merge them. To better understand the situation, we provide a detailed analysis of the rich range of possible call-by-value normal form bisimilarities, relating them to Ehrhard's call-by-value relational semantics.


翻译:桑吉奥吉的范式互模拟是按名调用的,它识别了所有按名调用无意义的项,并在其定义中依赖于开放项。文献中包含一种按值调用λ-演算的范式互模拟,即拉森的enf互模拟,它验证了莫吉的所有单子定律。这项工作的起点是观察到enf互模拟并非桑吉奥吉互模拟的按值调用等价物,因为它不识别按值调用无意义的项。问题与开放项有关。然后,我们通过利用一种处理按值调用中开放项的现有形式主义,开发了一种新的按值调用范式互模拟,称为net互模拟。结果表明,enf和net互模拟是不可比较的,因为net互模拟识别无意义项,但不验证莫吉定律。此外,没有简单的方法将它们合并。为了更好地理解这一情况,我们提供了对丰富多样的可能按值调用范式互模拟的详细分析,并将它们与埃哈德的按值调用关系语义联系起来。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月8日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月3日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月3日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
4+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
5+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
6+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
《决策模型比较研究》
专知会员服务
12+阅读 · 7月25日
《美军水下战与海床战概述及本地实施》
专知会员服务
6+阅读 · 7月25日
面向未来冲突推进陆军情报体制改革
专知会员服务
5+阅读 · 7月25日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9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
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员