Probabilistiska program är vanliga funktionella eller tvingande program med två tillsatta konstruktioner: (1) förmågan att dra värden slumpmässigt från distributioner, och (2) förmågan att konditionera värden av variabler i ett program via observationer. Modeller från olika användningsområden som datorseende, kodningsteori, kryptografiska protokoll, biologi och tillförlitlighetsanalys kan skrivas som probabilistiska program. Probabilistisk slutsats är problemet med att beräkna en explicit representation av sannolikhetsfördelningen implicit specificerad av ett probabilistiskt program. Beroende på applikationen kan den önskade utmatningen från inferens variera-vi kanske vill uppskatta det förväntade värdet av någon funktion f med avseende på distributionen, eller distributionssättet, eller helt enkelt en uppsättning prover som tagits från distributionen. I denna uppsats beskriver vi kopplingar detta forskningsområde som kallas "Probabilistic Programming" har med programmeringsspråk och programvaruteknik, och detta inkluderar språkdesign, och den statiska och dynamiska analysen av program. Vi kartlägger aktuell toppmodernitet och spekulerar kring lovande riktningar för framtida forskning.
Författarna i REF skiljer probabilistiska program från "traditionella" program, genom förmågan att slumpmässigt ta prover från fördelningen och villkora värdena av variabler via observation.
Probabilistic programming
{'venue': 'FOSE 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}