The Functional Machine Calculus (FMC) was recently introduced as a generalization of the lambda-calculus to include higher-order global state, probabilistic and non-deterministic choice, and input and output, while retaining confluence. The calculus can encode both the call-by-name and call-by-value semantics of these effects. This is enabled by two independent generalisations, both natural from the perspective of the FMC's operational semantics, which is given by a simple multi-stack machine. The first generalization decomposes the syntax of the lambda-calculus in a way that allows for sequential composition of terms and the encoding of reduction strategies. Specifically, there exist translations of the call-by-name and call-by-value lambda-calculus which preserve operational semantics. The second parameterizes application and abstraction in terms of 'locations' (corresponding to the multiple stacks of the machine), which gives a unification of the operational semantics, syntax, and reduction rules of the given effects with those of the lambda-calculus. The FMC further comes equipped with a simple type system which restricts and captures the behaviour of effects. This thesis makes two main contributions, showing that two fundamental properties of the lambda-calculus are preserved by the FMC. The first is to show that the categorical semantics of the FMC, modulo an appropriate equational theory, is given by the free Cartesian closed category. The equational theory is validated by a notion of observational equivalence. The second contribution is a proof that typed FMC-terms are strongly normalising. This is an extension (and small simplification) of Gandy's proof for the lambda-calculus, which additionally emphasizes its latent operational intuition.


翻译:函数机器演算(FMC)是近期被引入的,作为lambda演算的推广,它囊括了高阶全局状态、概率与非确定性选择、以及输入输出,同时保留了合流性。该演算能够编码这些效应的按名调用与按值调用语义。这得益于两种独立的推广,二者从FMC操作语义(由简单的多栈机器给出)的角度来看都很自然。第一种推广以允许项的顺序组合与归约策略编码的方式分解了lambda演算的语法。具体而言,存在保持操作语义的按名调用与按值调用lambda演算的翻译。第二种推广则根据“位置”(对应于机器的多个栈)对应用与抽象进行参数化,从而统一了给定效应的操作语义、语法和归约规则与lambda演算的相应部分。FMC还配备了简单的类型系统,用以限制并捕捉效应的行为。本论文做出了两项主要贡献,证明了lambda演算的两个基本性质在FMC中得以保持。第一项贡献是展示了FMC的范畴语义(模适当的等式理论)由自由笛卡尔闭范畴给出。该等式理论通过某种观察等价概念而得到验证。第二项贡献是证明了类型化的FMC项是强规范化的。这是对Gandy的lambda演算证明的扩展(及小幅简化),并额外强调了其潜在的操作直觉。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
105+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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16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 · 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 · 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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月13日
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
105+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
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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16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
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 · 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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员