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Martin Thoma 2014-03-02 19:35:37 +01:00
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commit 8b909ca53f
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@ -29,7 +29,7 @@ zusätzlich kann man \texttt{char}\xindex{char} und \texttt{int}\xindex{int}
noch in \texttt{signed}\xindex{signed} und \texttt{unsigned}\xindex{unsigned}
unterscheiden.
\section{ASCII-Tabelle}
\section{ASCII-Tabelle}\label{sec:ascii-tabelle}
\begin{table}[htp]
\centering
\begin{tabular}{|l|l||l|l||l|l||l|l|}

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@ -50,6 +50,7 @@
\usepackage{minted} % needed for the inclusion of source code
\usemintedstyle{bw}
\usepackage{courier}
\usepackage{wasysym}
\usepackage{shortcuts}
\usepackage{fancyhdr}
@ -94,6 +95,7 @@
\input{Programmiertechniken}
\input{Logik}
\input{lambda}
\input{Typinferenz}
\input{Haskell}
\input{Prolog}
\input{Scala}

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@ -133,5 +133,5 @@ Bekannte Beispiele sind:
in \texttt{function}, merkt sich dann das Ergebnis und nimmt
so lange weitere Elemente aus \texttt{list}, bis jedes
Element genommen wurde.\\
Bei \texttt{reduce} ist die Assoziativität wichtig (vgl. \cref{bsp:foldl-und-foldr})
Bei \texttt{reduce} ist die Assoziativität wichtig (vgl. \cpageref{bsp:foldl-und-foldr})
\end{itemize}

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@ -0,0 +1,98 @@
%!TEX root = Programmierparadigmen.tex
\chapter{Typinferenz}
\begin{definition}[Datentyp]\index{Typ|see{Datentyp}}\xindex{Datentyp}%
Ein \textit{Datentyp} oder kurz \textit{Typ} ist eine Menge von Werten, mit
denen eine Bedeutung verbunden ist.
\end{definition}
\begin{beispiel}[Datentypen]
\begin{itemize}
\item $\text{\texttt{bool}} = \Set{\text{True}, \text{False}}$
\item $\text{\texttt{char}} = \text{vgl. \cpageref{sec:ascii-tabelle}}$
\item $\text{\texttt{int}}_{\text{Haskell}} = [-2^{29}, 2^{29}-1] \cap \mathbb{N}$
\item $\text{\texttt{int}}_{\text{C90}} = [-2^{15}-1, 2^{15}-1] \cap \mathbb{N}$\footnote{siehe ISO/IEC 9899:TC2, Kapitel 7.10: Sizes of integer types <limits.h>}
\item \texttt{float} = siehe IEEE 754
\item Funktionstypen, z.~B. $\text{\texttt{int}} \rightarrow \text{\texttt{int}}$ oder
$\text{\texttt{char}} \rightarrow \text{\texttt{int}}$
\end{itemize}
\end{beispiel}
\underline{Hinweis:} Typen sind unabhängig von ihrer Repräsentation. So kann ein
\texttt{bool} durch ein einzelnes Bit repräsentiert werden oder eine Bitfolge
zugrunde liegen.
Auf Typen sind Operationen definiert. So kann man auf numerischen Typen eine
Addition (+), eine Subtraktion (-), eine Multiplikation (*) und eine Division (/)
definieren.\\
Ich schreibe hier bewusst \enquote{eine} Multiplikation und nicht \enquote{die}
Multiplikation, da es verschiedene Möglichkeiten gibt auf Gleitpunktzahlen
Multiplikationen zu definieren. So kann man beispielsweise die Assoziativität
unterschiedlich wählen.
\begin{beispiel}[Multiplikation ist nicht assoziativ]
In Python 3 ist die Multiplikation linksassoziativ. Also:
\inputminted[numbersep=5pt, tabsize=4]{python}{scripts/python/multiplikation.py}
\end{beispiel}
\begin{definition}[Typvariable]\xindex{Typvariable}%
Eine Typvariable repräsentiert einen Typen.
\end{definition}
\underline{Hinweis:} Üblicherweise werden kleine griechische Buchstaben ($\alpha, \beta, \tau_1, \tau_2, \dots$) als Typvariablen gewählt.
Genau wie Typen bestimmte Operationen haben, die auf ihnen definiert sind,
kann man sagen, dass Operationen bestimmte Typen, auf die diese Anwendbar sind. So ist
\[\alpha+\beta\]
für numerische $\alpha$ und $\beta$ wohldefiniert, auch wenn $\alpha$ und $\beta$ boolesch sind
oder beides Strings sind könnte das Sinn machen. Es macht jedoch z.~B. keinen Sinn,
wenn $\alpha$ ein String ist und $\beta$ boolesch.
Die Menge aller Operationen, die auf die Variablen angewendet werden, nennt man
\textbf{Typkontext}\xindex{Typkontext}. Dieser wird üblicherweise mit $\Gamma$
bezeichnet.
Das Ableiten einer Typisierung für einen Ausdruck nennt man \textbf{Typinferenz}\xindex{Typinferenz}.
Man schreibt: $\vdash(\lambda x.2): \alpha \rightarrow \text{int}$.
Bei solchen Ableitungen sind häufig viele Typen möglich. So kann der Ausdruck
\[\lambda x.2\]
Mit folgenderweise typisiert werden:
\begin{itemize}
\item $\vdash(\lambda x.2): \text{bool} \rightarrow int$
\item $\vdash(\lambda x.2): \text{int} \rightarrow int$
\item $\vdash(\lambda x.2): \text{Char} \rightarrow int$
\item $\vdash(\lambda x.2): \alpha \rightarrow int$
\end{itemize}
In der letzten Typisierung stellt $\alpha$ einen beliebigen Typen dar.
Ein Typkontext $\Gamma$ ordnet jeder freien Variable $x$ einen Typ $\Gamma(x)$
durch folgende Regeln zu:
\begin{align*}
\text{\texttt{CONST}}:&\frac{c \in \text{Const}}{\Gamma \vdash c: \tau_c}\\
\text{\texttt{VAR}}: &\frac{\Gamma(x) = \tau}{\Gamma \vdash c: \tau}\\
\text{\texttt{ABS}}: &\frac{\Gamma, x: \tau_1 \vdash t: \tau_2}{\Gamma \vdash \lambda x. t: \tau_1 \rightarrow \tau_2}\\
\text{\texttt{APP}}: &\frac{\Gamma \vdash t_1, \tau_2 \tau\;\;\; \Gamma \vdash t_2: \tau_2}{\Gamma \vdash t_1 t_2: \tau}
\end{align*}
Dabei ist der lange Strich kein Bruchstrich, sondern ein Symbol der Logik das als
\textbf{Schlussstrich}\xindex{Schlussstrich} bezeichnet wird. Dabei ist der
Zähler als Voraussetzung und der Nenner als Schlussfolgerung zu verstehen.
\begin{definition}[Typsubstituition]\xindex{Typsubstituition}%
Eine \textit{Typsubstituition} ist eine endliche Abbildung von Typvariablen auf
Typen.
\end{definition}
Für eine Menge von Typsubsitutionen wird überlicherweise $\sigma$ als Symbol
verwendet. Man schreibt also beispielsweise:
\[\sigma = [\alpha_1 \text{\pointer} \text{\texttt{bool}}, \alpha_2 \text{\pointer} \alpha_1 \rightarrow \alpha_1]\]
\begin{definition}[Lösung eines Typkontextes]
Sei $t$ eine beliebige freie Variable, $\tau = \tau(t)$ ein beliebiger Typ
$\sigma$ eine Menge von Typsubstitutionen und $\Gamma$ ein Typkontext.
$(\sigma, \tau)$ heißt eine Lösung für $(\Gamma, t)$, falls gilt:
\[\sigma \Gamma \vdash t : \tau\]
\end{definition}

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@ -1,6 +1,11 @@
%!TEX root = Programmierparadigmen.tex
\chapter*{Vorwort}
Dieses Skript wird/wurde im Wintersemester 2013/2014
von Martin Thoma geschrieben. Das Ziel dieses Skriptes ist vor allem
von Martin Thoma zur Vorlesung von Prof.~Dr.~Snelting geschrieben. Dazu wurden
die Folien von Prof.~Dr.~Snelting benutzt, die Struktur sowie einige Beispiele,
Definitionen und Sätze übernommen.
Das Ziel dieses Skriptes ist vor allem
in der Klausur als Nachschlagewerk zu dienen; es soll jedoch auch
vorher schon für die Vorbereitung genutzt werden können und nach
der Klausur als Nachschlagewerk dienen.
@ -26,7 +31,7 @@ TODO
Grundlegende Kenntnisse vom Programmieren, insbesondere mit Java,
wie sie am KIT in \enquote{Programmieren} vermittelt werden, werden
vorausgesetzt. Außerdem könnte ein grundlegendes Verständnis für
das O-Kalkül aus \enquote{Grundbegriffe der Informatik} hilfreich sein.
das $\mathcal{O}$-Kalkül aus \enquote{Grundbegriffe der Informatik} hilfreich sein.
Die Unifikation wird wohl auch in \enquote{Formale Systeme}
erklärt; das könnte also hier von Vorteil sein.

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@ -0,0 +1,6 @@
>>> 0.1*0.1*0.3
0.0030000000000000005
>>> (0.1*0.1)*0.3
0.0030000000000000005
>>> 0.1*(0.1*0.3)
0.003