論文の概要: Functional vs. Object-Oriented: Comparing How Programming Paradigms Affect the Architectural Characteristics of Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00244v1
- Date: Fri, 01 Aug 2025 01:06:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.70065
- Title: Functional vs. Object-Oriented: Comparing How Programming Paradigms Affect the Architectural Characteristics of Systems
- Title(参考訳): 関数型対オブジェクト指向:プログラミングパラダイムがシステムのアーキテクチャ特性に与える影響の比較
- Authors: Briza Mel Dias de Sousa, Renato Cordeiro Ferreira, Alfredo Goldman,
- Abstract要約: 本研究では,OOPとFPがソフトウェアシステムのアーキテクチャ特性に与える影響を比較検討する。
Kotlin(OOPを表現)とScala(FPを表現)で開発されたDigital Walletシステムの設計と実装について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.1984302611206537
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: After decades of dominance by object-oriented programming (OOP), functional programming (FP) is gaining increasing attention in the software industry. This study compares the impact of OOP and FP on the architectural characteristics of software systems. For that, it examines the design and implementation of a Digital Wallet system, developed in Kotlin (representing OOP) and Scala (representing FP). The comparison is made through both qualitative and quantitative analyses to explore how each paradigm influences the system's architectural characteristics. The self-ethnographic qualitative analysis provides a side-by-side comparison of both implementations, revealing the perspective of those writing such code. The survey-based quantitative analysis gathers feedback from developers with diverse backgrounds, showing their impressions of those reading this code. Hopefully, these results may be useful for developers or organizations seeking to make more informed decisions about which paradigm is best suited for their next project.
- Abstract(参考訳): オブジェクト指向プログラミング(OOP)による何十年もの間、関数型プログラミング(FP)はソフトウェア業界で注目を集めています。
本研究では,OOPとFPがソフトウェアシステムのアーキテクチャ特性に与える影響を比較検討する。
そのために、Kotlin(OOPを表す)とScala(FPを表す)で開発されたDigital Walletシステムの設計と実装を調べます。
比較は質的および定量的分析の両方を通じて行われ、それぞれのパラダイムがシステムのアーキテクチャ特性にどのように影響するかを探索する。
自己エスノグラフィーの質的分析は、両方の実装を並べて比較し、そのようなコードを書く人の視点を明らかにします。
調査に基づく定量的分析は、さまざまなバックグラウンドを持つ開発者からのフィードバックを集め、このコードを読む人の印象を示しています。
願わくば、これらの結果は、開発者や組織が、どのパラダイムが次のプロジェクトに最も適しているかについて、より詳細な決定をしようとしているのに役立ちます。
関連論文リスト
- A Systematic Mapping Study on Contract-based Software Design for Dependable Systems [0.45880283710344055]
コントラクトベースの設計(CbD)は、契約を伴うコードやアーキテクチャコンポーネントのアノテーションを可能にする、ソフトウェア設計のための貴重な方法論です。
ソフトウェアコンポーネントの振る舞いとそのインターフェースとインタラクションを概説するルールを確立する。
CbDの意義と理論的背景にもかかわらず、信頼できるソフトウェアシステムのための総合的な体系的マッピング研究が必要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-12T13:25:29Z) - Rethinking Performance Analysis for Configurable Software Systems: A Case Study from a Fitness Landscape Perspective [3.845572815195074]
私たちはパフォーマンス分析を再考する新しい視点を提唱します -- 構成空間を構造化された風景としてモデル化します。
当社のフレームワークは,実システムの32ドル(約3,800円)のワークロードから,ベンチマークによる構成を86ドル(約8,800円)にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-22T06:51:33Z) - Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。
我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。
次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-27T06:31:03Z) - A Comprehensive Survey on Underwater Image Enhancement Based on Deep Learning [51.7818820745221]
水中画像強調(UIE)はコンピュータビジョン研究において重要な課題である。
多数のUIEアルゴリズムが開発されているにもかかわらず、網羅的で体系的なレビューはいまだに欠落している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T04:46:40Z) - Towards Coarse-to-Fine Evaluation of Inference Efficiency for Large Language Models [95.96734086126469]
大規模言語モデル(LLM)は、ユーザが仕事を達成するのを助けるアシスタントとして機能し、高度なアプリケーションの開発をサポートする。
LLMの幅広い応用にとって、推論効率は重要な問題であり、既存の研究で広く研究されている。
各種コードライブラリの推論性能の粗大な解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-17T15:57:50Z) - BAIT: Benchmarking (Embedding) Architectures for Interactive
Theorem-Proving [13.374504717801061]
本稿では,対話的定理証明における学習アプローチの公平かつ合理化された比較のためのフレームワークであるBAITを提案する。
BAITの機能を、いくつかのIPPベンチマークで詳細に比較して示す。
BAITはまた、インタラクティブ環境上に構築されたシステムのエンドツーエンドのパフォーマンスを評価することもできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T01:56:17Z) - Multiobjective Optimization Analysis for Finding Infrastructure-as-Code
Deployment Configurations [0.3774866290142281]
本稿では,インフラストラクチャ・アズ・コード配置に関する多目的問題に焦点をあてる。
本稿では,9種類の進化型多目的アルゴリズムについて述べる。
フリードマンの非パラメトリックテストを用いて, 独立ランニング後の各手法の結果を比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T13:55:32Z) - What Makes for Good Visual Instructions? Synthesizing Complex Visual Reasoning Instructions for Visual Instruction Tuning [111.01953096869947]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)のゼロショット一般化能力向上に視覚的指導チューニングが不可欠である
我々は,高品質な視覚的推論命令を自動生成する体系的手法を開発した。
実験結果から, MLLMの強化性能が一貫した結果を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T15:36:12Z) - PyRCA: A Library for Metric-based Root Cause Analysis [66.72542200701807]
PyRCAは、AIOps(AIOps)のためのRoot Cause Analysis(RCA)のオープンソースの機械学習ライブラリである。
複雑なメトリクス因果依存性を明らかにし、インシデントの根本原因を自動的に特定する、包括的なフレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T09:55:10Z) - AI Explainability 360: Impact and Design [120.95633114160688]
2019年、私たちはAI Explainability 360(Arya et al. 2020)を開発しました。
本稿では,いくつかのケーススタディ,統計,コミュニティフィードバックを用いて,ツールキットが与える影響について検討する。
また,ツールキットのフレキシブルな設計,使用例,利用者が利用可能な教育資料や資料についても述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-24T19:17:09Z) - Comparative Code Structure Analysis using Deep Learning for Performance
Prediction [18.226950022938954]
本稿では,アプリケーションの静的情報(抽象構文木やASTなど)を用いてコード構造の変化に基づいて性能変化を予測することの実現可能性を評価することを目的とする。
組込み学習手法の評価により,木系長短メモリ(LSTM)モデルでは,ソースコードの階層構造を利用して遅延表現を発見し,最大84%(個人的問題)と73%(複数の問題を含む組み合わせデータセット)の精度で性能変化を予測できることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-12T16:59:12Z) - Interpretable Multi-dataset Evaluation for Named Entity Recognition [110.64368106131062]
本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)タスクに対する一般的な評価手法を提案する。
提案手法は,モデルとデータセットの違いと,それらの間の相互作用を解釈することを可能にする。
分析ツールを利用可能にすることで、将来の研究者が同様の分析を実行し、この分野の進歩を促進することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-13T10:53:27Z)
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。