論文の概要: Models as Values in a Model Expression Algebra: A Functional Approach to Model Driven Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05001v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 22:18:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.397882
• Title: Models as Values in a Model Expression Algebra: A Functional Approach to Model Driven Engineering
• Title（参考訳）: モデル表現代数における値としてのモデル: モデル駆動工学への機能的アプローチ
• Authors: Sinisa Neskovic, Dejan Stojimirovic,
• Abstract要約: 本稿では,モデル構築,メタモデル,テンプレート,変換を単一形式で統一するモデル駆動工学のための機能的基盤,モデル表現代数学を提案する。 モデル表現は、モデル生成と要素生成演算子、モデルと要素を取得するための参照演算子、関数計算を組み込む演算子という4つの演算子から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a functional foundation for model driven engineering that unifies model construction, metamodels, templates, and transformations under a single formalism: the model expression algebra. In this algebra, models are values, model expressions are terms, and evaluation is the interpretation homomorphism from terms to values. Model expressions are composed from four operators: model creation and element creation operators, reference operators for retrieving models and elements, and computation operators that embed functional computations. Metamodels are type schemas that constrain the algebra, and model templates, understood as parameterized model expressions, are formalized as open terms with free variables. Model transformations then arise naturally as model templates whose input parameter is a source model. We prove type preservation under evaluation and type safety of transformation execution. Since models are themselves model elements, the algebra also supports megamodels and weaving models without additional mechanisms. The approach is realized through an embedded domain-specific language (DSL) that demonstrates how a single mainstream language can serve simultaneously as the metamodeling, model construction, and transformation language, with formal guarantees enforced by the language's type system.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデル構築,メタモデル,テンプレート,変換を単一形式で統一するモデル駆動工学のための機能的基盤,モデル表現代数学を提案する。 この代数学において、モデルは値であり、モデル式は項であり、評価は項から値への解釈準同型である。 モデル表現は、モデル生成と要素生成演算子、モデルと要素を取得するための参照演算子、関数計算を組み込む計算演算子という4つの演算子から構成される。 メタモデルは代数学を制約する型スキーマであり、パラメータ化されたモデル表現として理解されるモデルテンプレートは自由変数を持つオープン用語として形式化される。 モデル変換は、入力パラメータがソースモデルであるモデルテンプレートとして自然に発生する。 本研究は,変換実行の型保存と型安全性を実証する。 モデル自体がモデル要素であるため、メタモデルやウィービングモデルも追加のメカニズムなしでサポートしている。 このアプローチは、単一の主流言語がメタモデリング、モデル構築、変換言語として同時に機能し、言語の型システムによって正式に保証されることを示す、組み込みドメイン固有言語(DSL)を通じて実現されます。

関連論文リスト

• Text2Model: Generating dynamic chemical reactor models using large language models (LLMs) [0.0]
  ユーザ入力としてのテキスト記述から,Modelicaのコード形式で動的化学反応器モデルを生成する。 Llama 3.1 8B 異なる反応器のシナリオに対して合成生成された Modelica 符号の指示を微調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-21T10:09:34Z)
• Consistent estimation of generative model representations in the data kernel perspective space [11.990746437073694]
  大規模言語モデルやテキストから画像への拡散モデルのような生成モデルは、クエリを提示すると関連する情報を生成する。 同じクエリを表示すると、異なるモデルが異なる情報を生成する可能性がある。 本稿では,一組のクエリのコンテキストにおける生成モデルの埋め込みに基づく表現に関する新しい理論的結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T19:35:58Z)
• Automated Statistical Model Discovery with Language Models [34.03743547761152]
  本稿では,言語モデルを用いた自動統計モデル探索手法を提案する。 Boxのループの原則的なフレームワーク内に,自動手順を投入しました。 その結果,LM駆動型モデル発見の可能性を浮き彫りにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T20:33:22Z)
• Meaning Representations from Trajectories in Autoregressive Models [106.63181745054571]
  入力テキストを拡張可能なすべてのトラジェクトリの分布を考慮し,自己回帰言語モデルから意味表現を抽出する。 この戦略はプロンプトフリーであり、微調整は必要とせず、事前訓練された自己回帰モデルにも適用できる。 我々は,大規模なモデルから得られた表現が人間のアノテーションとよく一致し,意味的類似性タスクにおける他のゼロショットおよびプロンプトフリーメソッドよりも優れており,標準埋め込みが扱えないより複雑なエンタテインメントや包含タスクの解決に使用できることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T04:35:58Z)
• Language Model Cascades [72.18809575261498]
  テスト時に1つのモデルで繰り返し対話する、あるいは複数のモデルの合成は、さらに機能を拡張する。 制御フローと動的構造を持つ場合、確率的プログラミングのテクニックが必要となる。 この観点から、スクラッチパッド/思考連鎖、検証器、STaR、選択推論、ツール利用など、いくつかの既存のテクニックを定式化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T07:35:18Z)
• Re-parameterizing Your Optimizers rather than Architectures [119.08740698936633]
  本稿では,モデル固有の事前知識を構造学に取り入れ,汎用モデル(簡易モデル)の学習に使用する新しいパラダイムを提案する。 実装として,モデル固有のハイパーパラメータの集合に従って勾配を変更することによって,事前知識を付加する手法を提案する。 Reprでトレーニングされた単純なモデルに対しては、VGGスタイルのプレーンモデルに注目し、ReprでトレーニングされたそのようなシンプルなモデルがRep-VGGと呼ばれ、最近のよく設計されたモデルと同等に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T16:55:59Z)
• Low-Rank Constraints for Fast Inference in Structured Models [110.38427965904266]
  この研究は、大規模構造化モデルの計算とメモリの複雑さを低減するための単純なアプローチを示す。 言語モデリング,ポリフォニック・ミュージック・モデリング,教師なし文法帰納法,ビデオ・モデリングのためのニューラルパラメータ構造モデルを用いた実験により,我々の手法は大規模状態空間における標準モデルの精度と一致することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-08T00:47:50Z)
• Model-agnostic multi-objective approach for the evolutionary discovery of mathematical models [55.41644538483948]
  現代のデータ科学では、どの部分がより良い結果を得るために置き換えられるかというモデルの性質を理解することがより興味深い。 合成データ駆動型モデル学習において,多目的進化最適化を用いてアルゴリズムの所望特性を求める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T11:17:09Z)
• Equivalence of Segmental and Neural Transducer Modeling: A Proof of Concept [56.46135010588918]
  RNN-Transducerモデルとセグメントモデル(直接HMM)の広く使われているクラスが等価であることを証明する。 空白確率はセグメント長確率に変換され,その逆も示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T11:20:48Z)
• Conditional Generative Models for Counterfactual Explanations [0.0]
  本稿では,分散的非分布的モデル記述を生成する汎用フレームワークを提案する。 このフレームワークは、使用される生成モデルの種類や基礎となる予測モデルのタスクに関して柔軟である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T14:31:13Z)

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。