Efficiently implementing the copy semantics of MATLAB's arrays in JavaScript
Notice bibliographique
Résumé
Compiling MATLAB---a dynamic, array-based language---to JavaScript is an attractive proposal: the output code can be deployed on a platform used by billions and can leverage the countless hours that have gone into making JavaScript JIT engines fast. But before that can happen, the original MATLAB code must be properly translated, making sure to bridge the semantic gaps of the two languages. An important area where MATLAB and JavaScript differ is in their handling of arrays: for example, in MATLAB, arrays are one-indexed and writing at an index beyond the end of an array extends it; in JavaScript, typed arrays are zero-indexed and writing out of bounds is a no-op. A MATLAB-to-JavaScript compiler must address these mismatches. Another salient and pervasive difference between the two languages is the assignment of arrays to variables: in MATLAB, this operation has value semantics, while in JavaScript is has reference semantics. In this paper, we present MatJuice --- a source-to-source, ahead-of-time compiler back-end for MATLAB --- and how it deals efficiently with this last issue. We present an intra-procedural data-flow analysis to track where each array variable may point to and which variables are possibly aliased. We also present the associated copy insertion transformation that uses the points-to information to insert explicit copies when necessary. The resulting JavaScript program respects the MATLAB value semantics and we show that it performs fewer run-time copies than some alternative approaches.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».