Turing machines and register machines have been used for decades in theoretical computer science as abstract models of computation. Also the $\lambda$-calculus has played a central role in this domain as it allows to focus on the notion of functional computation, based on the substitution mechanism, while abstracting away from implementation details. The present article starts from the observation that the equivalence between these formalisms is based on the Church-Turing Thesis rather than an actual encoding of $\lambda$-terms into Turing (or register) machines. The reason is that these machines are not well-suited for modelling \lam-calculus programs. We study a class of abstract machines that we call \emph{addressing machine} since they are only able to manipulate memory addresses of other machines. The operations performed by these machines are very elementary: load an address in a register, apply a machine to another one via their addresses, and call the address of another machine. We endow addressing machines with an operational semantics based on leftmost reduction and study their behaviour. The set of addresses of these machines can be easily turned into a combinatory algebra. In order to obtain a model of the full untyped $\lambda$-calculus, we need to introduce a rule that bares similarities with the $\omega$-rule and the rule $\zeta_\beta$ from combinatory logic.


翻译:图灵机器和注册机器在理论计算机科学中被用作抽象的计算模型已使用了几十年。 另外, $\lambda$- calcululs 计算器在这一领域中发挥了中心作用, 因为它允许根据替代机制侧重于功能计算的概念, 同时从执行细节中抽取。 本篇文章的出发点是观察这些形式主义之间的等同是基于教会- 引导理论, 而不是实际将$\lambda$- 术语编码成图灵( 或注册) 机器。 原因是这些机器不适合于模拟 lambda$- calculus 程序。 我们研究的是一组我们称之为\emph{ addracking machine 的抽象机器, 因为它们只能操作其他机器的记忆地址。 这些机器的操作非常简单: 在登记册上加载一个地址, 通过他们的地址对另一个机器应用一个地址。 我们以最左边的减值为基础, 用操作的语义处理机器, 并研究它们的行为。 这些机器的固定地址可以很容易地转换成一个全方格规则, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10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
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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
The Functional Correspondence Problem
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月2日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月28日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10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
相关资讯
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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3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
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员