메타프로그래밍을 호출-의해-값 선형 람다 계산법에 통합하고 세션 타입 시스템으로 확장하는 방법을 탐구한다.
스트림의 유형은 시간에 따른 복잡한 이벤트 패턴과 내부 병렬 구조를 모두 표현할 수 있어야 하며, 이를 통해 병렬 및 분산 시스템에서 결정론적 스트림 처리를 지원할 수 있다.
LLBC(Low-Level Borrow Calculus)는 Rust 프로그램의 의미론을 모델링하는 새로운 방식이며, 이를 통해 LLBC의 기호적 의미론이 LLBC 프로그램에 대한 안전한 빌림 검사기로 작동함을 보여준다.
이 논문은 동기식 이진 세션 유형의 하위 유형 검사를 위한 세 가지 알고리즘을 제시하고 그 복잡성을 분석한다. 첫 번째 알고리즘은 원래 논문의 귀납적 트리 검색 기반 알고리즘이며, 두 번째 알고리즘은 이를 최적화한 버전이다. 마지막으로 새로운 이차 알고리즘을 제안하는데, 이는 최근에 소개된 X Y Z W-시뮬레이션 개념을 사용한 그래프 검색에 기반한다.
민감도 점진적 타이핑은 프로그램의 민감도 정보를 점진적으로 도입하여 정적 및 동적 검사의 장점을 결합하는 기술이다.
우리는 실행 가능하고, 안전하며, 충실하고, 미래 지향적인 Coq 기계화를 제시한다. 이를 통해 JavaScript 정규 표현식 매칭의 의미론을 정형화하고 검증할 수 있다.
날짜 산술 연산에는 많은 예외 사례가 존재하며, 이는 라이브러리마다 다르게 처리되어 법률 문서를 코드로 정확히 옮기기 어렵고 심각한 재정적, 법적 결과를 초래할 수 있다. 이 연구에서는 날짜 산술 연산의 견고한 기반을 제공하고 모호성을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다.
고차 함수형 언어를 위한 순수한 수요 운영 의미론의 혁신적인 발전과 프로그램 분석의 새로운 가능성을 탐구한다.
람다 계산법을 사용하여 스코프 이펙트 및 핸들러를 처리하는 방법을 제시합니다.
프로그래밍 언어와 GUI를 결합하여 하이브리드 언어를 만드는 방법