We present a survey of the two-dimensional and tensorial structure of the lifting doctrine in constructive domain theory, i.e. in the theory of directed-complete partial orders (dcpos) over an arbitrary elementary topos. We establish the universal property of lifting of dcpos as the Sierpi\'nski cone, from which we deduce (1) that lifting forms a Kock-Z\"oberlein doctrine, (2) that lifting algebras, pointed dcpos, and inductive partial orders form canonically equivalent locally posetal 2-categories, and (3) that the category of lifting algebras is cocomplete, with connected colimits created by the forgetful functor to dcpos. Finally we deduce the symmetric monoidal closure of the Eilenberg-Moore resolution of the lifting 2-monad by means of smash products; these are shown to classify both bilinear maps and strict maps, which we prove to coincide in the constructive setting. We provide several concrete computations of the smash product as dcpo coequalisers and lifting algebra coequalisers, and compare these with the more abstract results of Seal. Although all these results are well-known classically, the existing proofs do not apply in a constructive setting; indeed, the classical analysis of the Eilenberg-Moore category of the lifting monad relies on the fact that all lifting algebras are free, a condition that is not known to hold constructively.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2014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
6+阅读 · 2014年12月31日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2014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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员