Det är ABSTRACT. Sannolikheten densitet funktion av en sannolikhetsfördelning är ett grundläggande begrepp i sannolikhetsteori och en viktig ingrediens i olika allmänt använda maskininlärningsmetoder. Men den nödvändiga ramen för att sammanställa probabilistiska funktionella program till densitetsfunktioner har först nyligen utvecklats. I detta arbete presenterar vi en täthetskompilator för ett probabilistiskt språk med fel och både diskreta och kontinuerliga distributioner, och ger ett bevis på dess ljud. Kompilatorn minskar kraftigt domänexperternas utvecklingsarbete, vilket vi visar genom att lösa inferensproblem från olika vetenskapliga tillämpningar, såsom modellering av den globala kolcykeln, med hjälp av en standard Markov-kedja Monte Carlo-ramverk.
REF definierar en denomineringssemantik baserad på densitetsfunktioner för ett begränsat första ordningens språk med kontinuerliga distributioner.
Deriving Probability Density Functions from Probabilistic Functional Programs
{'venue': 'Logical Methods in Computer Science, Volume 13, Issue 2 (July 3, 2017) lmcs:3758', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}