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Enregistrement W2939756730 · doi:10.1145/3360571

A path to DOT: formalizing fully path-dependent types

2019· preprint· en· W2939756730 sur OpenAlexafffund
Marianna Rapoport, Ondřej Lhoták

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Programming Languages · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScalaSoundnessComputer sciencePath (computing)Modular designProgramming languageTheoretical computer scienceMathematical proofAlgorithmMathematicsJava

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Dependent Object Types (DOT) calculus aims to formalize the Scala programming language with a focus on path-dependent types — types such as x . a 1 … a n . T that depend on the runtime value of a path x . a 1 … a n to an object. Unfortunately, existing formulations of DOT can model only types of the form x . A which depend on variables rather than general paths. This restriction makes it impossible to model nested module dependencies. Nesting small components inside larger ones is a necessary ingredient of a modular, scalable language. DOT’s variable restriction thus undermines its ability to fully formalize a variety of programming-language features including Scala’s module system, family polymorphism, and covariant specialization. This paper presents the pDOT calculus, which generalizes DOT to support types that depend on paths of arbitrary length, as well as singleton types to track path equality. We show that naive approaches to add paths to DOT make it inherently unsound, and present necessary conditions for such a calculus to be sound. We discuss the key changes necessary to adapt the techniques of the DOT soundness proofs so that they can be applied to pDOT. Our paper comes with a Coq-mechanized type-safety proof of pDOT. With support for paths of arbitrary length, pDOT can realize DOT’s full potential for formalizing Scala-like calculi.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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