確率プログラミング言語における効率的な実行中断分析と選択的継続渡し形式

確率プログラミング言語の実装では、モンテカルロ推論アルゴリズムを使用して推論問題を解くことが一般的である。これらのアルゴリズムでは、プログラムの実行を中断する必要がある。従来の手法では、継続渡し形式(CPS)変換を使用して任意の中断を可能にしていたが、これにはオーバーヘッドが伴う。本研究では、推論アルゴリズムの要件に基づいて実行中断が必要な部分のみを特定する新しい静的分析手法を提案し、選択的にCPS変換を行うことで、大幅なパフォーマンス向上を実現する。