論文の概要: Data Spatial Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15812v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 02:55:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:34:35.570729
• Title: Data Spatial Programming
• Title（参考訳）: データ空間プログラミング
• Authors: Jason Mars,
• Abstract要約: オブジェクト指向プログラミング(OOP)のセマンティクスを拡張する新しいプログラミングモデルであるデータ空間プログラミングを導入する。 空間におけるデータ要素間の関係を形式化することにより、我々のアプローチは複雑なシステムのより直感的なモデリングを可能にする。 このパラダイムは、動的に進化するネットワーク、エージェントベースのシステム、その他の空間指向の計算問題を表現する際に、従来のOOPの制限に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8374498376407877
• License:
• Abstract: We introduce a novel programming model, Data Spatial Programming, which extends the semantics of Object-Oriented Programming (OOP) by introducing new class-like constructs called archetypes. These archetypes encapsulate spatial relationships between data entities and execution flow in a structured manner, enabling more expressive and semantically rich computations over interconnected data structures. By formalizing the relationships between data elements in space, our approach allows for more intuitive modeling of complex systems where the topology of connections is essential to the underlying computational model. This paradigm addresses limitations in traditional OOP when representing dynamically evolving networks, agent-based systems, and other spatially-oriented computational problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オブジェクト指向プログラミング(OOP)のセマンティクスを拡張した新しいプログラミングモデルであるデータ空間プログラミングを紹介する。 これらのアーキタイプは、データエンティティと実行フローの間の空間的関係を構造化された方法でカプセル化し、相互接続されたデータ構造に対してより表現的かつ意味的にリッチな計算を可能にする。 空間におけるデータ要素間の関係を形式化することにより、我々のアプローチは、基礎となる計算モデルに接続のトポロジが不可欠である複雑なシステムのより直感的なモデリングを可能にする。 このパラダイムは、動的に進化するネットワーク、エージェントベースのシステム、その他の空間指向の計算問題を表現する際に、従来のOOPの制限に対処する。

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