상호 작용 결합기를 사용하여 Lamping의 추상 알고리즘을 어떻게 인코딩합니까?

상호 작용 결합기는 이전에 λ 미적분에 대한 컴파일 대상 으로 제안되었습니다 . 이 논문은 전체 λ 미적분을 구현합니다. 또한 , EAL- 타입 가능한 λ- 말단의 서브 세트에 대해 λ- 미적분의 상호 작용 네트 인코딩 을 최적화 하는 것이 가능하다는 것이 알려져있다 . 이 논문은 EAL 타입의 λ- 말단을 상호 작용 결합기보다 훨씬 복잡한 상호 작용 네트로 번역함으로써 λ- 계산의 부분 집합을 구현한다. 왜냐하면 그들은 중복 알파벳을 그룹화하기 위해 무한한 알파벳을 사용하기 때문이다.

두 제안을 결합 할 수 있는지 궁금합니다. 즉, 추상 알고리즘에 대한 인코딩, 즉 EAL 유형의 λ 용어가 상호 작용 결합 자로 인코딩되어 있습니까?

상호 작용 결합기에서 직접 Lamping 알고리즘의 구현을 알지 못합니다. 정수 레이블의 존재는 레이블이 증거 그물에 소위 지수 상자 의 중첩을 반영하고 램프 의 알고리즘은 본질적으로 증거 그물의 실행 이기 때문에 정수 레이블의 존재는 EAL 입력 가능 용어의 경우에도 Lamping 알고리즘의 필수 기능이라는 것을 알고 있습니다. Gonthier, Abadi 및 Lévy가 처음 관찰 한 상호 작용 기하학 사용 . 따라서 상호 작용 결합기에서 알고리즘을 구현하는 문제는 결합기를 사용하여 증거 그물에 지수 상자를 나타내는 것으로 요약됩니다. 이것은 본질적으로 Mackie와 Pinto가 논문에서 한 일입니다.

$\lambda$). 그러나이 단순화가 상호 작용 결합기 구현에 현저한 영향을 줄 것이라고는 생각하지 않습니다. 이는 박스가 전역 기능 (복제 / 삭제 될 임의의 큰 서브넷을 식별 함) 인 반면, 상호 작용 콤비 네이터 (모든 상호 작용 네트 시스템으로서)는 완전히 로컬이므로 (경계가 제한된 서브넷 만 수정), 그와 같은 문제는 로컬 기능. 이제 EAL의 전역 복제 / 지우기는 전체 선형 논리와 동일하므로 EAL의 상호 작용 결합기 구현이 Mackie 및 Pinto가 제안한 것과 크게 다르지 않을 것입니다.