Introduced in the 1990s in the context of the algebraic approach to graph rewriting, gs-monoidal categories are symmetric monoidal categories where each object is equipped with the structure of a commutative comonoid. They arise for example as Kleisli categories of commutative monads on cartesian categories, and as such they provide a general framework for effectful computation. Recently proposed in the context of categorical probability, Markov categories are gs-monoidal categories where the monoidal unit is also terminal, and they arise for example as Kleisli categories of commutative affine monads, where affine means that the monad preserves the monoidal unit. The aim of this paper is to study a new condition on the gs-monoidal structure, resulting in the concept of weakly Markov categories, which is intermediate between gs-monoidal categories and Markov ones. In a weakly Markov category, the morphisms to the monoidal unit are not necessarily unique, but form a group. As we show, these categories exhibit a rich theory of conditional independence for morphisms, generalising the known theory for Markov categories. We also introduce the corresponding notion for commutative monads, which we call weakly affine, and for which we give two equivalent characterisations. The paper argues that these monads are relevant to the study of categorical probability. A case at hand is the monad of finite non-zero measures, which is weakly affine but not affine. Such structures allow to investigate probability without normalisation within an elegant categorical framework.


翻译:引入于1990年代的gs-单子范畴是对图重写的代数方法的一种扩展,它是对称单子范畴,其中每个对象都具有交换余半群的结构。例如,在笛卡尔范畴上的交换单子上的Kleisli范畴中,它们出现,并且作为这样的范畴,它们为效率计算提供了一个通用框架。最近在概率论范畴中提出的Markov范畴是gs-单子范畴,其中单子幺元也是终端对象,并且它们出现例如作为仿射交换单子的Kleisli范畴,其中仿射意味着单子将维护单子幺元。本文的目的是研究gs-单子范畴的新条件,形成了弱Markov范畴的概念,它介于gs-单子范畴和Markov范畴之间。在弱Markov范畴中,到单子幺元的态射不一定唯一,但形成一个群。正如我们所表明的那样,这些范畴呈现出条件独立性理论的丰富性,其概括了已知的Markov范畴理论。我们还引入了交换单子的相应概念,称为弱仿射单子,并为其给出了两个等价描述。本文认为这些单子与概率论的研究相关。一个有代表性的案例是有限非零测度的单子,它是弱仿射的但不是仿射的。这样的结构允许在一个优雅的范畴框架内研究无正则化的概率。

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