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аналитика - 論理と形式的手法 - # 素朴な順序付き計算

値代入計算の論理的基礎としての素朴な順序付き計算


Основные понятия
素朴な順序付き計算は値呼び出し評価の論理的解釈を提供する。
Аннотация

この論文は、最も基本的な直観主義論理の順序付き計算、いわゆる「素朴な」順序付き計算が、値呼び出し評価の論理的解釈を自然に提供することを示している。

従来の研究では、値呼び出し評価の論理的基礎づけには古典論理や線形論理が用いられてきたが、値呼び出し評価は元々直観主義的な設定で導入されたものである。

本論文では、素朴な順序付き計算に基づく新しい計算モデルを提案し、標準的な値呼び出し計算モデルとの相互シミュレーションを示す。これにより、値呼び出し正規形が切断のない証明に対応することが明らかになる。また、切断除去のための新しい「距離」に基づく書き換え規則を導入し、その性質を示す。

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値呼び出し正規形は切断のない証明に対応する。 切断除去は「距離」に基づく書き換え規則によって定義できる。
Цитаты
なし

Ключевые выводы из

by Beniamino Ac... в arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19722.pdf
The Vanilla Sequent Calculus is Call-by-Value

Дополнительные вопросы

値呼び出し評価と直観主義論理の関係をさらに深く探究することはできないか。

値呼び出し評価(Call-by-Value, CbV)と直観主義論理の関係は、Curry-Howard対応の観点から非常に興味深いものです。直観主義論理は、証明とプログラムの間の対応を提供し、特にCurry-Howardの観点からは、型が論理式に、プログラムが証明に対応します。CbVは、引数が値である場合にのみ評価を行うため、直観主義論理の特性と密接に関連しています。特に、最小直観主義論理(Minimal Intuitionistic Logic, MIL)のsequent calculusにおいて、CbVの評価は、証明の構造と直接的に結びついています。 この関係を深く探究するためには、vanilla sequent calculusの枠組みを用いることが有効です。この枠組みでは、CbVの評価が直観主義論理の基本的な構造に自然に組み込まれており、特にカットルールの扱いが重要です。カットが eliminable であることは、CbVの正常形がカットフリーであることを意味し、これにより直観主義論理の証明の簡潔さが保たれます。したがって、CbVの評価を通じて、直観主義論理の証明の性質や構造をより深く理解することが可能です。

値呼び出し評価の論理的基礎づけにおいて、線形論理や古典論理を用いる必要性はどのように評価できるか。

値呼び出し評価の論理的基礎づけにおいて、線形論理や古典論理を用いる必要性は、主にその表現力と計算モデルの適合性に依存します。線形論理は、リソースの管理を重視し、値の使用に関する制約を明示的に扱うことができるため、CbVの評価において有用です。特に、線形論理は、値が一度だけ使用されることを保証し、これによりプログラムの効率性を高めることができます。 一方、古典論理は、非直観主義的な原理を導入することで、より強力な証明システムを提供しますが、CbVの評価においては、直観主義的な特性を失う可能性があります。したがって、CbVの評価を直観主義論理の枠組みで理解することは、線形論理や古典論理を用いることなく、よりシンプルで自然なアプローチを提供します。特に、vanilla sequent calculusのような最小直観主義論理の枠組みを用いることで、CbVの評価を直観主義的に理解することが可能となり、論理的基礎づけがより明確になります。

値呼び出し評価と共有の数学的関係について、より一般的な洞察は得られないか。

値呼び出し評価と共有の数学的関係は、プログラムの効率性やリソース管理の観点から重要な洞察を提供します。CbVにおいて、共有は、同じ値を複数の場所で使用することを可能にし、これにより計算の冗長性を減少させることができます。特に、vanilla sequent calculusの枠組みでは、カットフリーの正常形が共有の概念を自然に取り入れており、これがプログラムの効率性に寄与します。 数学的には、共有は、値の同一性や再利用性を考慮することで、プログラムの構造をより簡潔に表現する手段となります。例えば、同じ値を異なる文脈で使用する場合、共有を通じて、計算の重複を避けることができ、これがプログラムの実行効率を向上させます。このように、CbVと共有の関係は、計算の効率性やリソースの最適化において重要な役割を果たし、数学的な観点からも深い理解を促進します。
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