The Initial Algebra Theorem by Trnkov\'a et al. states, under mild assumptions, that an endofunctor has an initial algebra provided it has a pre-fixed point. The proof crucially depends on transfinitely iterating the functor and in fact shows that, equivalently, the (transfinite) initial-algebra chain stops. We give a constructive proof of the Initial Algebra Theorem that avoids transfinite iteration of the functor. For a given pre-fixed point $A$ of the functor, it uses Pataraia's theorem to obtain the least fixed point of a monotone function on the partial order formed by all subobjects of $A$. Thanks to properties of recursive coalgebras, this least fixed point yields an initial algebra. We obtain new results on fixed points and initial algebras in categories enriched over directed-complete partial orders, again without iteration. Using transfinite iteration we equivalently obtain convergence of the initial-algebra chain as an equivalent condition, overall yielding a streamlined version of the original proof.


翻译:Trnkov\'a 等人的初始代数Theorem 由 Trnkov\'a et al. 等人的初始代数理论在轻度假设下表示, 端点有一个初始代数, 只要它有一个前缀点。 证据关键地取决于对配方的偏移, 并且事实上显示, 等量地, 这个初始代数链站( 纯度) 的初始代数理论可以避免对配方的转基因。 对于给定的配方的预固定点$A$, 它使用 Pataraia 的代数在由所有子项( $A ) 组成的部分顺序上获得单质函数的最不固定点。 由于循环性煤值的特性, 这个最小的端点可以产生初始代数。 我们对固定点和初始代数得出新的结果, 其类别在直接- 完整部分订单上得到丰富, 也无需迭代。 对于给定点的定点和初始代数, 我们使用等同的定点获得初始代数链的合并点, 的初始- 以等同的原始验证值, 整体结果总体条件。

0
下载
关闭预览

相关内容

【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
【陈天奇】TVM:端到端自动深度学习编译器,244页ppt
专知会员服务
86+阅读 · 2020年5月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月13日
Logically-Constrained Reinforcement Learning
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关主题
相关资讯
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员