I introduce renaming-enriched sets (rensets for short), which are algebraic structures axiomatizing fundamental properties of renaming (also known as variable-for-variable substitution) on syntax with bindings. Rensets compare favorably in some respects with the well-known foundation based on nominal sets. In particular, renaming is a more fundamental operator than the nominal swapping operator and enjoys a simpler, equationally expressed relationship with the variable freshness predicate. Together with some natural axioms matching properties of the syntactic constructors, rensets yield a truly minimalistic characterization of lambda-calculus terms as an abstract datatype -- one involving a recursively enumerable set of unconditional equations, referring only to the most fundamental term operators: the constructors and renaming. This characterization yields a recursion principle, which (similarly to the case of nominal sets) can be improved by incorporating Barendregt's variable convention. When interpreting syntax in semantic domains, my renaming-based recursor is easier to deploy than the nominal recursor. My results have been validated with the proof assistant Isabelle/HOL.


翻译:我引入了重命名增加的数据集(变换短),这些元件是代数结构,这些代数结构在用绑定的语法中将重新命名的基本特性(也称为变数变数替代)作为抽象数据类型(abamda-calcululs 术语的真正最起码的定性 -- -- 其中涉及一系列可循环和可累积的无条件方程式,仅涉及最基本的术语操作者:构建者和重新命名。这一定性产生一种递归原则,通过纳入 Barendregt 的变量协议,可以改进(与名义互换操作者类似) 。在解释语义学构建者的特性时,我基于重命名的递归/变异性协议产生一个真正最起码的羊羔-计算术语的定性,作为抽象数据类型 -- -- 一个包含一系列可循环和可累积的无条件方程式,仅指最基本术语操作者:构建者和重新命名者。这种定性产生一种递归原则,通过纳入 Barendregt 的变式协议可以改进。在解释语义域中的合成税时,我基于重新命名的递校验的递归结果/变制结果要比Lsal real real realsuralsuralsurviewdsildsildsil be to be to be to be to to to to to to to pildildildatedalmaldaldatedatesild L remaldaldalddaldaldaldaldaldaldaldaldaldaldaldaldddddddaldaldald.

0
下载
关闭预览

相关内容

迄今为止,产品设计师最友好的交互动画软件。

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
250+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+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
【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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
【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 · 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 · 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 · 2010年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月5日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
【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 · 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 · 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 · 2010年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员