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Enregistrement W2146471655 · doi:10.1017/s0960129505004822

Modelling general recursion in type theory

2005· article· en· W2146471655 sur OpenAlexaff
Ana Bove, Venanzio Capretta

Notice bibliographique

RevueMathematical Structures in Computer Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType theoryRecursion (computer science)Mathematical proofComputer scienceMutual recursionType (biology)Theory of computationFunctional programmingConstructivePredicate (mathematical logic)Proof theoryTheoretical computer scienceAlgorithmMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Constructive type theory is an expressive programming language in which both algorithms and proofs can be represented. A limitation of constructive type theory as a programming language is that only terminating programs can be defined in it. Hence, general recursive algorithms have no direct formalisation in type theory since they contain recursive calls that satisfy no syntactic condition guaranteeing termination. In this work, we present a method to formalise general recursive algorithms in type theory. Given a general recursive algorithm, our method is to define an inductive special-purpose accessibility predicate that characterises the inputs on which the algorithm terminates. The type-theoretic version of the algorithm is then defined by structural recursion on the proof that the input values satisfy this predicate. The method separates the computational and logical parts of the definitions and thus the resulting type-theoretic algorithms are clear, compact and easy to understand. They are as simple as their equivalents in a functional programming language, where there is no restriction on recursive calls. Here, we give a formal definition of the method and discuss its power and its limitations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0070,014
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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