Опубликован: 21.08.2007 | Доступ: свободный | Студентов: 1603 / 131 | Оценка: 4.23 / 3.74 | Длительность: 15:37:00
Лекция 9:

Декларативное программирование

< Лекция 8 || Лекция 9: 12 || Лекция 10 >
Аннотация: В данной лекции рассматривается недетерминизм и зависимость вычислимости выражений от учета границ представления данных. Предлагаются типы данных, такие как варианты, последовательности, множества, приспособленные к декларативному стилю программирования. Описана техника организации недетерминированных вычислений, такая как, вычисления с возвратами, перебор вариантов, откат. Анализируется соответствие точности решения задач и уровня постановки задачи. Показано как представление и обработка недетерминированных программ способствует обеспечению надежности вычислений. Исследуются связь диагностической интерпретации и средств логического программирования

Есть мнение, что однозначное решение задачи в виде четкого алгоритма над хорошо организованными структурами и упорядоченными данными - результат аккуратной, тщательной работы, пытливого и вдумчивого изучения класса задач и требований к их решению. Эффективные и надежные программы в таких случаях - естественное вознаграждение. Но в ряде случаев природа задач требует свободного выбора одного из вариантов - выбор произвольного элемента множества, вероятности события при отсутствии известных закономерностей, псевдо-случайные изменения в игровых обстановках и сценариях, поиск первого подходящего адреса для размещения блока данных в памяти, лингвистический анализ при переводе документации и художественных текстов и т.д. При отсутствии предпочтений все допустимые варианты равноправны, и технология их отладки и обработки должна обеспечивать формально равные шансы вычисления таких вариантов. (Похожая проблема характерна для организации обслуживания в сетях и выполнения заданий операционными системами. Все узлы и задания сети должны быть потенциально достижимы, если нет формального запрета на оперирование ими.)

Представление вариантов подобно определению ветвлений, но без предикатов, управляющих выбором ветви. В некоторых языках, например, учебно-игрового характера, можно указать вероятность выбора варианта. В языках логического и генетического программирования считают возможным прямой перебор вариантов, сопоставляемых с образцами, и организацию возвратов при неудачном варианте.

В отличие от множества элементов, набор вариантов не требует одновременного существования всех составляющих. Поэтому и программирование вариантов можно освободить от необходимости формулировать все варианты сразу. В логическом программировании можно продумывать варианты отношений между образцами формул постепенно, накапливая реально встречающиеся сочетания. Содержательно такой процесс похож и на уточнение набора обработчиков прерываний на уровне оборудования. Кроме основной программы, выполняющей целевую обработку данных, отлаживается коллекция диагностических реакций и процедур продолжения счета для разного рода неожиданных событий, препятствующих получению результата программы.

Обычно понятие алгоритма и программы связывают с детерминированными процессами. Но эти понятия не очень усложняются, если допустить недетерминизм, ограниченный конечным числом вариантов, так что в каждый момент времени из них существует только один вариант. По смыслу выбор варианта похож на выбор произвольного элемента множества.

{ a | b | c } = э{ a, b, c }

Чтобы такое понятие промоделировать, нужны дополнительные примитивы. Например, чтобы определить обычными функциональными средствами выбор произвольного элемента из списка L, можно представить рекурсивное выражение вида:

(любой L) = {( car L)
               | (любой  (cdr L)) }

Если варианты в таком выражении рассматривать как равноправные компоненты, то не ясно, как предотвратить преждевременный выбор пустого списка при непустом перечне вариантов.

Чтобы решить эту задачу, вводится специальная форма ESC (ТУПИК), действие которой заключается в том, что она как бы "старается" по возможности не исполняться. Иными словами, при выборе вариантов предпочитаются варианты, не приводящие к исполнению формы ESC. (Такая же проблема возникает при обработке пустых цепочек в грамматиках. Аналогичная проблема решена при моделировании процессов интерпретированными сетями Петри [ [ 15 ] ] - соглашением о приоритете раскрашенных переходов в сравнении с пустыми.)

Уточненное таким образом определение выбора произвольного элемента списка можно представить формулой вида:

(любой L) = { (car L)
              | (любой  (cdr L))
              | (if (nl  L)  ESC)  }

В какой-то момент L становится пустым списком, и его разбор оказывается невозможным. Тогда действует ESC.

Следует иметь в виду, что варианты не образуют иерархии. Их аксиоматика подобна так называемой упрощенной теории множеств. Принципиальная особенность - совпадение предикатов принадлежности и включения.

Другие построения, характерные для теории множеств:

{ x | P(X) } - множество элементов, обладающих свойством P.

Определение вида

(F x) = {(if (P ( car L ))  
               (cons ( car L) (F ( cdr L))) ) 
         | (if (nl L) esc) }

недостаточно, т.к. порождаемые варианты элементов, удовлетворяющих заданому свойству, существуют в разные моменты времени и могут не существовать одновременно. Чтобы получить все варианты одновременно, требуется еще один примитив ALL, обеспечивающий накопление всех реально осуществимых вариантов.

(F x) = (ALL {(if (P ( car L )) 
                     (cons ( car L) (F ( cdr L))) ) 
                | (if (nl L) esc) } )

Пересечение множеств A и B:

( all ( lambda (x y) {(if (= x y) x)
                     | esc  }) (любой A) (любой B) )

Логические связки:

Логическую связку "a & b" часто реализуют как "(if (not a) Nil b)", так что "b" вычисляется лишь при истинном "a", что не всегда соответствует интуитивным ожиданиям. Более надежны варианты, исключающие зависимость от порядка вычислений параметров:

(( lambda x {  (if (not x) Nil )  | esc }) {a | b} )

Аналогичная проблема возникает при реализации ветвлений.

(cond (p1 e1) (p2 e2 ) …)

( ( lambda L {(cond (( eval ( caar L) AL)    ( eval ( cadr L) AL ) )) | ESC })
                                ( любой ((p1 e1)  (p2 e2) ...)))

Поддержка вариантов, каждый из которых может понадобиться при построении окончательного результата, находит практическое применение при организации высокопроизводительных вычислений. Например, мультиоперации можно организовать с исключением зависимости от порядка отдельных операций в равносильных формулах:

a+b+c = (a+b)+c = a+(b+c) = (a+c)+b

 ((lambda (x y z) {(if (< (+ x y) K) (+(+ x y) z)) | esc})
       {(a b c) | (b c a) | (c a b)})

В книге Хендерсона приведено обобщение абстрактной машины, поддерживающее на базовом уровне работу с вариантами с использованием дополнительного дампа, гарантирующего идентичность состояния машины при переборе вариантов [ [ 23 ] ].

Необходимая для такого стиля работы инструментальная поддержка обеспечивается в GNU Clisp механизмом обработки событий throw-catch, для которого следует задать примерно такое взаимодействие:

(defun vars (xl)(catch 'esc 
; перебор вариантов до первого тупика
          (cond 
; vars not Nil
            ((null xl)(escape))
         ((car xl) (cons (car xl)(vars (cdr xl))))
)))

(defun escape () (throw 'esc Nil))
; сигнал о попадании в тупик

В этой схеме THROW играет роль прерывания процесса, а CATCH - обработчика прерываний. Их взаимодействие синхронизировано с помощью тега, идентифицирующего уровень, на котором расположена ловушка для соответствующего прерывания. При этом есть возможность указать передаваемое "наверх" значение. Содержательно такая схема взаимодействия похожа на PROG-RETURN, с той разницей, что отсутствует зависимость от расположения в тексте программы.

Получается, что в любом выражении можно выполнить разметку ветвей на нормальные и тупиковые. Тупики можно связать с различными тегам и выставить ловушки на заданные теги. При попадании в тупик формируется значение всей структуры, размещенной внутри ловушки.

Используя тупики и ловушки, можно собрать все беступиковые варианты или организовать перебор вариантов до первого беступикового. Первое можно сделать с помощью отображений ( map ), а второе - первый подходящий - слегка модифицированным evcon с добавочной ловушкой на прерывание при достижении успеха. Модификация заключается в использовании другой версии eval. Ловушка нужна для приостановки вычисления независимых вариантов, когда уже найден один подходящий, т.е. не заводящий в тупик.

< Лекция 8 || Лекция 9: 12 || Лекция 10 >
Илья Ардов
Илья Ардов

Добрый день!

Я записан на программу. Куда высылать договор и диплом?

Дарья Федотова
Дарья Федотова
Наталья Алмаева
Наталья Алмаева
Россия
Сергей Кузнецов
Сергей Кузнецов
Россия