Vi studerar den semantiska grunden av uttrycksfulla probabilistiska programmeringsspråk, som stöder högre ordning funktioner, kontinuerliga distributioner, och mjuka begränsningar (såsom anglikanska, kyrka, och Venture). Vi definierar ett metaspråk (en idealiserad version av anglikanska) för probabilistisk beräkning med ovanstående funktioner, utveckla både operationella och dennotationella semantik, och bevisa sundhet, tillräcklighet, och avslutande. Detta innebär mätteori, stokastiska märkta övergångssystem, och functor kategorier, men medger intuitiva beräkningsavläsningar, varav en visar slumpmässiga variabler som dynamiskt fördelade läsbara variabler. Vi tillämpar våra semantik för att validera icke-triviala ekvationer som ligger till grund för korrektheten hos vissa kompilatoroptimeringar och inferensalgoritmer såsom sekventiell Monte Carlo-simulering. Språket gör det möjligt att definiera sannolikhetsfördelningar på högre orderfunktioner, och vi studerar deras egenskaper.
REF utvecklar både operationell och denomineringssemantik för en PPL-analys med högre ordningsfunktioner, men utan rekursion.
Semantics for probabilistic programming: higher-order functions, continuous distributions, and soft constraints
{'venue': 'Logic in Computer Science 525--534, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}