論文の概要: Strong Priority and Determinacy in Timed CCS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04618v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 16:02:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 13:37:34.969458
- Title: Strong Priority and Determinacy in Timed CCS
- Title(参考訳): 時間CCSの強い優先順位と決定性
- Authors: Luigi Liquori and Michael Mendler
- Abstract要約: プロセス代数の古典的理論を優先して構築し、「逐次的構成的還元」と呼ばれる新しいスケジューリング機構を同定する。
私たちは共有メモリのマルチスレッドを、プログラミング言語Esterelの中核にあるため不在に反応してモデル化します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Building on the classical theory of process algebra with priorities, we
identify a new scheduling mechanism, called "sequentially constructive
reduction" which is designed to capture the essence of synchronous programming.
The distinctive property of this evaluation strategy is to achieve
determinism-by-construction for multi-cast concurrent communication. In
particular, it permits us to model shared memory multi-threading with reaction
to absence as it lies at the core of the programming language Esterel. In the
technical setting of CCS extended by clocks and priorities, we prove for a
large class of processes, which we call "structurally coherent" the confluence
property for constructive reductions. We further show that under some syntactic
restrictions, called "pivotable" the operators of prefix, summation, parallel
composition, restriction and hiding preserve structural coherence. This covers
a strictly larger class of processes compared to those that are confluent in
Milner's classical theory of CCS without priorities.
- Abstract(参考訳): プロセス代数の古典的理論を優先して構築し、同期プログラミングの本質を捉えるために設計された「逐次構成的還元」と呼ばれる新しいスケジューリング機構を同定する。
この評価戦略の特徴は、マルチキャスト同時通信における決定論的な構築を実現することである。
特に、共有メモリのマルチスレッディングを、プログラミング言語sterylのコアにあるため、欠如に反応してモデル化することが可能です。
クロックと優先順位によって拡張されたccsの技術的な設定では、多くのプロセスが"構造的にコヒーレント"であり、構成的還元の合流特性を証明している。
さらに,いくつかの構文的制約の下では,プレフィックス,要約,並列合成,制約,構造的コヒーレンスを隠蔽する演算子を「ピボタブル」と呼ぶ。
これはミルナーの古典的な CCS 理論に優先順位を持たないものと比較して、非常に大きなプロセスのクラスをカバーする。
関連論文リスト
- Compositional Kronecker Context Optimization for Vision-Language Models [27.234863452965886]
合成クローネッカーコンテキスト最適化(CK-CoOp)と呼ばれる軽量で一般化可能な手法を提案する。
技術的には、CK-CoOpにおけるプロンプトの文脈語は学習可能なベクトルであり、辞書から派生したベースベクトルを線形に結合することによって構成される。
CK-CoOpは、ベース・ツー・ドメイン・クロスタスクの一般化評価において最先端の性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T10:09:28Z) - Hyperparameters in Continual Learning: A Reality Check [53.30082523545212]
連続学習(CL)は、可塑性(新しいタスクを学ぶ)と安定性(事前知識を保持する)のトレードオフをバランスしながら、一連のタスクでモデルを訓練することを目的としている。
CLアルゴリズムの従来の評価プロトコルは、与えられたシナリオで最適なハイパーパラメータを選択し、同じシナリオでアルゴリズムを評価する。
このプロトコルには大きな欠点があり、アルゴリズムのCL能力を過大評価し、非現実的なハイパーパラメータチューニングに依存している。
CLアルゴリズムの評価は,予測できないシナリオに対するCL能力の一般化性を評価することに集中すべきである,と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T03:13:01Z) - OMH: Structured Sparsity via Optimally Matched Hierarchy for Unsupervised Semantic Segmentation [69.37484603556307]
Un Semantic segmenting (USS)は、事前に定義されたラベルに頼ることなく、イメージをセグメント化する。
上記の問題を同時に解決するために,OMH (Optimally Matched Hierarchy) という新しいアプローチを導入する。
我々のOMHは既存のUSS法と比較して教師なしセグメンテーション性能がよい。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T09:46:41Z) - CSCNET: Class-Specified Cascaded Network for Compositional Zero-Shot
Learning [62.090051975043544]
属性とオブジェクト(A-O)の絡み合いは、合成ゼロショット学習(CZSL)の基本的かつ重要な問題である
CZSL(Class-specified Cascaded Network, CSCNet)のための新しいA-O不整合フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-09T14:18:41Z) - Concurrent Asynchronous Byzantine Agreement in Expected-Constant Rounds, Revisited [3.8014967401609208]
最適なレジリエンスを持つ非同期設定において,最初の情報理論多値OCCプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは指数関数サイズのドメインで効率的に実装する。
また、CanettiのUniversal Composabilityフレームワークの証明も提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T08:10:11Z) - Compositional Diffusion-Based Continuous Constraint Solvers [98.1702285470628]
本稿では,ロボット推論と計画における連続的制約満足度問題(CCSP)の解法について紹介する。
対照的に、構成拡散連続制約解法(Diffusion-CCSP)は、CCSPに対する大域的な解を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-02T15:20:36Z) - The Alternating-Time \mu-Calculus With Disjunctive Explicit Strategies [1.7725414095035827]
同時ゲーム構造におけるエージェントの連立の戦略能力について検討する。
論理の重要な要素は、あるエージェントの連立が与えられた目標を強制するための共同戦略を持つことを示す経路定量化器である。
我々は, ATLES を固定点演算子と戦略解離で拡張し, 明示的な戦略で時相の $mu$-calculus に到達する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T07:16:59Z) - Harmonizing Base and Novel Classes: A Class-Contrastive Approach for
Generalized Few-Shot Segmentation [78.74340676536441]
本稿では,プロトタイプの更新を規制し,プロトタイプ間の距離を広くするために,クラス間のコントラスト損失とクラス関係損失を提案する。
提案手法は,PASCAL VOC および MS COCO データセット上での一般化された小ショットセグメンテーションタスクに対して,新しい最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T00:30:25Z) - Mining Relations among Cross-Frame Affinities for Video Semantic
Segmentation [87.4854250338374]
関連性間の関係を, 単一スケールの内在的相関と多スケールの関係という2つの側面で検討する。
実験により,提案手法は最先端のVSS法に対して好適に動作することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T12:12:36Z) - Constrained Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning [0.30938904602244344]
本稿では,RL(Deep Reinforcement Learning)を用いた制約付き最適化問題に対処する枠組みを提案する。
我々は、その定式化における制約に対処するために、Neural Combinatorial Optimization(NCO)理論を拡張した。
その文脈では、ソリューションは環境との相互作用に基づいて反復的に構築されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T03:13:07Z) - CTC-synchronous Training for Monotonic Attention Model [43.0382262234792]
逆向きの確率は、デコーダの左から右への依存性のため、トレーニング中のアライメントプロセスでは利用できない。
我々はCTC同期トレーニング(CTC-ST)を提案し、MoChAはCTCアライメントを用いて最適なモノトニックアライメントを学習する。
モデル全体が協調的に最適化され、MoChAから期待される境界がアライメントと同期される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-10T16:48:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。