Abstrakt. Många probabilistiska programmeringsspråk tillåter program att köras under begränsningar för att utföra Bayesian inference. Köra program under begränsningar kan möjliggöra andra användningsområden såsom simulering av sällsynta händelser och probabilistisk verifiering-utom att alla sådana probabilistiska språk nödvändigtvis är begränsade eftersom de definieras eller genomförs i termer av en utarmad sannolikhetsteori. Mätteoretisk sannolikhet ger en mer allmän grund, men dess allmängiltighet gör det svårt att hitta beräkningsinnehåll. Vi utvecklar ett mått-teoretiskt semantik för ett första klassens probabilistiskt språk med rekursion, som tolkar program som funktioner som beräknar förbilder. Preimagefunktioner är i allmänhet okomponerbara, så vi härleder en abstrakt semantik. Vi implementerar abstrakt semantik och använder genomförandet för att utföra Bayesian inference, stokastisk ray tracking (en sällsynt händelse simulering), och probabilistisk verifiering av flyttal-punkt felgränser.
Nyligen, Toronto m.fl. REF gav ett mått-teoretiskt semantik för ett probabilistiskt programmeringsspråk med rekursion.
Running Probabilistic Programs Backwards
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}