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| 2023-08-25T16:56:16+0900 |
#paper #programming-language
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3471872.3472970
first author: Emilio Jesús Gallego Arias
概要
ラムダ計算にfeedという1サンプルフィードバックを導入する形式を取る
mimiumでselfを使って1サンプルフィードバックができる、というのと近い（ちょうどmimiumと同じカンファレンスで発表された）
ただし対象は線形時不変システムの形式化で、異なるトポロジーのフィルターが最終的に同一のものであるのが証明できたりすると嬉しいよね、みたいなモチベだと理解してる（なので、項同士の加算は定義されているが、乗算は項と定数のみに制限されている）
Coqで証明が実装されている https://github.com/ejgallego/mini-wagner-coq/
よく見たらこのAuthorのEmilio Jesús Gallego Arias、Coq本体の開発をゴリゴリやってる人だ（強いわけだ）
実装
最終的にはA:意味論としてわかりやすいDenotational、B:有限なメモリと計算結果の再利用を考慮したImperativeなインタプリタがOCamlで、C:MetaOCamlを使って最適化したコードの3つが出てくる。
A:Denotationalなインタプリタ
machineがある時刻のサンプルを計算し返却する関数machine_nが指定した時刻までのすべてのサンプルを計算しリストとして返却する関数
以上2つの関数を相互再帰させている 毎サンプルごとに全てのサンプルのhistoryを再生成してたりするので著しく非効率的
let rec machine_n : type a. int → a expr → env → a list =
fun step e env →
if step < 0
then []
else machine step e env :: machine_n (step-1) e env
and machine : type a . int → a expr → env → a =
fun step e env → match e with
| Var (idx, id) → lookup env id idx
| Lam e → fun hist → machine step e (hist :: env)
| App (ef, ea) → let a_hist = machine_n step ea env in
machine step ef env a_hist
| Feed e → let e_hist = machine_n (step-1) (Feed e) env in
machine step e (e_hist::env)
|...
ただし、リポジトリのCoqのコードでは別に相互再帰で実装されてるわけではない
Definition exprI n (pI : I n) : I n.+1 :=
fix eI k hk {Γ t} e {struct e} :=
match e in expr Γ t return env k Γ -> tyI k t with
| var v Γ idx => fun Θ => nth (I0 k _) (hnth (hist0 k _) v Θ) idx
| add _ _ e1 e2 => fun Θ => eI k hk e1 Θ + eI k hk e2 Θ
| mul _ _ c e => fun Θ => c *: eI k hk e Θ
| pair _ _ _ e1 e2 => fun Θ => col_mx (eI k hk e1 Θ) (eI k hk e2 Θ)
| proj m _ i e => fun Θ => \col__ (eI k hk e Θ) i ord0
| lam m _ _ e => fun Θ v => eI k hk e (v, Θ)
| app _ _ _ ef ea => fun Θ =>
let efI : tyI k (tfun _ _) := eI k hk ef Θ in
let eaI : hist k _ :=
accI (fun k hk => eI k hk ea) hk Θ in
efI eaI
| feed tn Γ e => fun Θ =>
let prev :=
accF (fun k hk => pI k hk _ _ (feed e)) hk Θ in
eI k hk e (prev, Θ)
end.
(* Need to prove |acc_feed n.+1| = acc_norm n ?? *)
(* We build our step-indexed representation *)
Fixpoint exprIn n {struct n} : I n.+1 :=
match n return I n.+1 with
| 0 => fun k hk Γ t e (Θ : env k Γ) =>
exprI (@IE0 _) hk e Θ
| n.+1 => fun k hk Γ t e (Θ : env k Γ) =>
exprI (@exprIn n) hk e Θ
end.
そしてCoqで証明されているのはここまで（MetaOCamlのReal-World exampleが欲しいよ）
B:Imperativeなインタプリタ
この実装が多分現在のmimiumの実装に近い
let heap = ... (* pre-allocated *)
let rec imachine : expr → env → value =
fun e env → match e with
| Var (idx, id) →
let p = ptr_of id env in
lookup heap p idx
| Lam e →
fun ptr → imachine e (ptr :: env)
| App (p,ef,ea) →
let va = imachine ea env in
shift_one heap ptr va;
imachine ef env ptr
| Feed (ptr,e) →
let v = imachine e (ptr::env) in
shift_one heap ptr v;
v
|...
let rec repeat : int → (unit → 'a) → 'a =
fun n c →
if n = 0
then c ()
else (c (); repeat (n-1) c)
let eval e env n = repeat n (fun () → imachine e env)
これAppの引数はpじゃなくてptrだよな
| App (p,ef,ea) →
let va = imachine ea env in
shift_one heap ptr va;
imachine ef env ptr
これ、Rustで改めて簡単に実装してみて思ったけど、heapの中のデータ構造がどうなってるか（初めにどうやってどのサイズのヒープを確保すべきか）が一番重要なのにそこに触れられていないのでは、、、
C:MetaOCamlでの多段階インタプリタ
let rec eval : type a. env → a expr → a code =
fun g e → match e with
| Cst r → let module M = Lift_array(Lift_float) in M.lift r
| Var id →
.< Array.(unsafe_get .~(heap) .~(List.nth g id)) >.
| Idx (vec, id) →
.< let v = .~(eval g vec) in
let i = .~(eval g id) in
Array.(unsafe_get v i) >.
| Add (e1,e2) →
.< let v1 = .~(eval g e1) in
let v2 = .~(eval g e2) in
WArray.map2 (+.) v1 v2 >.
| Lam e →
.< fun p → .~(eval (.<p>.::g) e)>.
| App (p, f, e) →
.< let v = .~(eval (.<p>.::g) e) in
shift_one v Array.(unsafe_get .~(heap) p); .~(eval g f) p >.
|...
A:DenotationalとB:Imperativeが等しい計算を行なっていることの形式的証明はOpen Questionとなっている。