Reversible computing is motivated by both pragmatic and foundational considerations arising from a variety of disciplines. We take a particular path through the development of reversible computation, emphasizing compositional reversible computation. We start from a historical perspective, by reviewing those approaches that developed reversible extensions of lambda-calculi, Turing machines, and communicating process calculi. These approaches share a common challenge: computations made reversible in this way do not naturally compose locally. We then turn our attention to computational models that eschew the detour via existing irreversible models. Building on an original analysis by Landauer, the insights of Bennett, Fredkin, and Toffoli introduced a fresh approach to reversible computing in which reversibility is elevated to the status of the main design principle. These initial models are expressed using low-level bit manipulations, however. Abstracting from the low-level of the Bennett-Fredkin-Toffoli models and pursuing more intrinsic, typed, and algebraic models, naturally leads to rig categories as the canonical model for compositional reversible programming. The categorical model reveals connections to type isomorphisms, symmetries, permutations, groups, and univalent universes. This, in turn, paves the way for extensions to reversible programming based on monads and arrows. These extensions are shown to recover conventional irreversible programming, a variety of reversible computational effects, and more interestingly both pure (measurement-free) and measurement-based quantum programming.


翻译:可逆计算受到来自多个学科的实际应用和理论基础的双重推动。我们沿着一条特定路径探讨可逆计算的发展,重点关注组合式可逆计算。首先从历史视角出发,回顾那些对λ演算、图灵机和通信进程演算进行可逆扩展的研究方法。这些方法面临一个共同挑战:以此方式实现的可逆计算无法自然地实现局部组合。随后我们将注意力转向那些避免通过现有不可逆模型进行迂回建模的计算模型。基于Landauer的原创性分析,Bennett、Fredkin和Toffoli的见解开创了可逆计算的新范式,其中可逆性被提升为核心设计原则。然而这些初始模型采用低层次的比特操作进行表达。通过从Bennett-Fredkin-Toffoli模型的低层次抽象出发,探索更具本质性、类型化和代数化的模型,自然导向以严格范畴作为组合式可逆编程的规范模型。该范畴模型揭示了与类型同构、对称性、置换、群及单值宇宙的深刻联系。这进而为基于单子与箭头的可逆编程扩展铺平道路。研究证明这些扩展能恢复传统不可逆编程,实现多种可逆计算效应,并更有意义地同时涵盖纯(无测量)和基于测量的量子编程范式。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
Graph Transformer近期进展
专知会员服务
65+阅读 · 2023年1月5日
【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
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
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 · 2017年12月31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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月11日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月11日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月10日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月9日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
14+阅读 · 2020年9月1日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
7+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
1+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
3+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
5+阅读 · 6月9日
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
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
Graph Transformer近期进展
专知会员服务
65+阅读 · 2023年1月5日
【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
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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月11日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月11日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月10日
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月9日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
14+阅读 · 2020年9月1日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员