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Artículo

Effectful improvement theory

Ceresa, Martin ArnaldoIcon ; Jaskelioff, Mauro JavierIcon
Fecha de publicación: 05/2022
Editorial: Elsevier Science
Revista: Science of Computer Programming
ISSN: 0167-6423
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Ciencias de la Computación

Resumen

Optimizing programs is hard. Not only one must preserve semantics, but one also needs to ensure that an optimization truly makes the program better. The first part, preserving program semantics, has been, and still is, the subject of much research. We follow a line of work that starts with Morris' observational equivalence, continues with Abramsky's applicative bisimilarity and Howe's method, and concludes in a recent abstract formalization of applicative bisimilarity in the presence of algebraic effects by Dal Lago, Gavazzo and Levy. The second part, ensuring that an optimization truly makes the program better, is a path less traveled, with the improvement theory of Sands being the most prominent example. In this work, we connect these two parts by obtaining an abstract theory of improvements based on effectful applicative bisimilarity that extends Sands' notion of improvement to effectful languages.
Palabras clave: ALGEBRAIC EFFECT , FUNCTIONAL PROGRAMMING OPTIMIZATION , IMPROVEMENT THEORY , RELATIONAL COST ANALYSIS
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info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/209628
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167642322000259
DOI: https://doi.org/10.1016/j.scico.2022.102792
Colecciones
Articulos(CIFASIS)
Articulos de CENTRO INT.FRANCO ARG.D/CS D/L/INF.Y SISTEM.
Citación
Ceresa, Martin Arnaldo; Jaskelioff, Mauro Javier; Effectful improvement theory; Elsevier Science; Science of Computer Programming; 217; 5-2022; 1-31
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