We combine the theory of inductive data types with the theory of universal measurings. By doing so, we find that many categories of algebras of endofunctors are actually enriched in the corresponding category of coalgebras of the same endofunctor. The enrichment captures all possible partial algebra homomorphisms, defined by measuring coalgebras. Thus this enriched category carries more information than the usual category of algebras which captures only total algebra homomorphisms. We specify new algebras besides the initial one using a generalization of the notion of initial algebra.


翻译:我们将归纳数据类型理论与通用度量理论结合起来,发现许多代数自函子范畴实际上富有相应自余函子范畴,富集了通过测量自余代数所定义的所有可能的部分代数同态。因此,这个富集范畴携带比仅捕获总代数同态的常规代数范畴更多的信息。我们使用初始代数的推广指定了新的代数。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】开放数据结构,Open Data Structures,337页pdf
专知会员服务
17+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
89+阅读 · 2021年6月29日
专知会员服务
77+阅读 · 2021年3月16日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
Arxiv
14+阅读 · 2022年8月25日
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】开放数据结构,Open Data Structures,337页pdf
专知会员服务
17+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
89+阅读 · 2021年6月29日
专知会员服务
77+阅读 · 2021年3月16日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
176+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
Arxiv
14+阅读 · 2022年8月25日
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员