Branching pomsets: Design, expressiveness and applications to choreographies
Notice bibliographique
Résumé
Choreographic languages describe possible sequences of interactions among a set of agents. Typical models are based on languages or automata over sending and receiving actions. Pomsets provide a more compact alternative by using a partial order to explicitly represent causality and concurrency between these actions. However, pomsets offer no representation of choices, thus a set of pomsets is required to represent branching behaviour. For example, if an agent Alice can send one of two possible messages to Bob three times, one would need a set of 2×2×2 distinct pomsets to represent all possible branches of Alice's behaviour. This paper proposes an extension of pomsets, named branching pomsets, with a branching structure that can represent Alice's behaviour using 2+2+2 ordered actions. We compare the expressiveness of branching pomsets with that of several forms of event structures from the literature. We encode choreographies as branching pomsets and show that the pomset semantics of the encoded choreographies are bisimilar to their operational semantics. Furthermore, we define well-formedness conditions on branching pomsets, inspired by multiparty session types, and we prove that the well-formedness of a branching pomset is a sufficient condition for the realisability of the represented communication protocol. Finally, we present a prototype tool that implements our theory of branching pomsets, focusing on its applications to choreographies.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».