An Interactive Interpreter for Two Dimensional Lucid
Notice bibliographique
Résumé
We present an initial draft of the “Luminous" interactive interpreter for a new dialect of the functional dataflow language Lucid. Luminous is not the first implementation of Lucid but it is novel in several ways. First, the dialect is two dimensional (has a space as well as a time dimension) with special space operators. And it performs dimensional analysis to determine, for each program variable, which dimensions may be required to evaluate a variable and which are irrelevant. This information is vital for producing output and for avoiding expensive redundancy in the cache. Also, Luminous is interactive: the user can demand the value of an arbitrary expression and immediately see the results in an appropriate form, depending on the dimensionality of the expression. The user can also alter existing definitions and re-demand the value of expressions, to see the effect of the change. Unlike previous Lucid implementation, Luminous operates directly on the source - it doesn’t build a parse tree. The source is ‘dismantled’ into elementary equations in a bottom-up procedure based on program transformation which skips building a parse tree. Dismantling is a non deterministic distributable dataflow procedure. This could become very important when (in the future) we deal with programs millions of lines long, when parsing is a major problem. The final result of dismantling is an (unordered) set of ‘atomic’ equations – so called because they cannot be simplified, each consisting of a simple variable equated to an expression consisting of a single operator applied to arguments, which are also simple variables (or literals). Converting a program to a set of atomic equations (another first for Luminous) vastly simplifies evaluation and static analysis. We discuss shortcomings of the current interpreter, the most glaring of which is the lack of user defined stream transformations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».