Structural properties of large random maps and lambda-terms may be gleaned by studying the limit distributions of various parameters of interest. In our work we focus on restricted classes of maps and their counterparts in the lambda-calculus, building on recent bijective connections between these two domains. In such cases, parameters in maps naturally correspond to parameters in lambda-terms and vice versa. By an interplay between lambda-terms and maps, we obtain various combinatorial specifications which allow us to access the distributions of pairs of related parameters such as: the number of bridges in rooted trivalent maps and of subterms in closed linear lambda-terms, the number of vertices of degree 1 in (1,3)-valent maps and of free variables in open linear lambda-terms etc. To analyse asymptotically these distributions, we introduce appropriate tools: a moment-pumping schema for differential equations and a composition schema inspired by Bender's theorem.


翻译:大型随机地图和羊羔术语的结构属性可以通过研究各种相关参数的有限分布来采集。 在我们的工作中,我们侧重于限制的地图类别及其在羊羔-计算学中的对应方,以这两个区域之间最近的双向联系为基础。 在这种情况下,地图中的参数自然符合羊羔-术语中的参数,反之亦然。通过羊羔-术语和地图之间的相互作用,我们获得了各种组合性规格,使我们能够获取相关参数的分布,例如:根基三价地图中的桥梁数量和封闭线性羊羔-术语中的子术语数量、1级(1,3)价地图中的顶点数量以及开放线性羊驼-术语中的自由变量数量。为了进行随机分析,我们引入了适当的工具:用于不同方程的瞬间抽动模型和由Bender理论启发的构成模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+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
99+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2017年7月11日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关VIP内容
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+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
99+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2017年7月11日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员