Eager, lazy, and other executions for predicative programming
Notice bibliographique
Résumé
Many programs are executed according to the conventional, eager execution order, for which verification of execution costs is well-understood. However, there are other execution orders in use. One such order in common use is lazy execution or lazy evaluation, which is mostly demanddriven. Laziness supports better decompositions of algorithms, e.g., into modular producers and consumers, which enables compositional reasoning of answer correctness, but then timing correctness is more elusive. This thesis gives a formal method for verifying lazy timing, compositional with respect to program structure; it is an extension of a predicative programming theory. Predicative programming theories are formal methods that unify both specifications and programs as predicates or boolean-typed expressions over memory state and other quantities of interest. Their strengths are mathematical simplicity and support of program development and verification by incremental refinements. Among these theories, Hehner’s a Practical Theory of Programming has the further strength of leaving termination and timing open rather than a built-in, and therefore is a flexible substrate for various timing schemes corresponding to various execution strategies. We use this substrate for our method for lazy timing. This thesis also proves soundness of the eager timing scheme in Hehner’s work with respect to an eager operational semantics, and our lazy timing scheme with respect to a lazy operational semantics. Thus, if refinements promise an upper time bound, then execution actually stops within that time. Lastly, this thesis outlines a space of more operational semantics. It is possible ground for more execution strategies.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».