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Enregistrement W2899165262 · doi:10.1017/s0960129518000415

A case study in programming coinductive proofs: Howe’s method

2018· article· en· W2899165262 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMathematical Structures in Computer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical proofBisimulationCoinductionComputer scienceProgramming languageOperational semanticsCongruence (geometry)Theoretical computer scienceSemantics (computer science)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bisimulation proofs play a central role in programming languages in establishing rich properties such as contextual equivalence. They are also challenging to mechanize, since they require a combination of inductive and coinductive reasoning on open terms. In this paper, we describe mechanizing the property that similarity in the call-by-name lambda calculus is a pre-congruence using Howe’s method in the Beluga formal reasoning system. The development relies on three key ingredients: (1) we give a higher order abstract syntax (HOAS) encoding of lambda terms together with their operational semantics as intrinsically typed terms, thereby avoiding not only the need to deal with binders, renaming and substitutions, but keeping all typing invariants implicit; (2) we take advantage of Beluga ’s support for representing open terms using built-in contexts and simultaneous substitutions: this allows us to directly state central definitions such as open simulation without resorting to the usual inductive closure operation and to encode very elegantly notoriously painful proofs such as the substitutivity of the Howe relation; (3) we exploit the possibility of reasoning by coinduction in Beluga ’s reasoning logic. The end result is succinct and elegant, thanks to the high-level abstractions and primitives Beluga provides. We believe that this mechanization is a significant example that illustrates Beluga ’s strength at mechanizing challenging (co)inductive proofs using HOAS encodings.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,295 · 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