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P2 Data structures for quasistrict higher categories

拟严格高阶范畴的数据结构
LICS 2017 32nd Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science (LICS)2017匹配度 1/10 · 论文主题是高阶范畴论的数据结构与机器验证证明,虽属于形式化/证明工程范畴,但未涉及静态分析、LLM/Agent、浮点程序分析或贝叶斯程序分析,与用户研究画像的核心方向关联很弱。引用 26 inbox
Krzysztof Bar, Jamie Vicary
crossref: 2026-09-12dblp: 2026-09-12arxiv: 2026-09-12

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一句话:提出拟严格高阶范畴的数据结构,支持4-范畴计算并机器验证了一类伴随提升定理。

传统高阶范畴的代数表示通常具有很高的公理复杂度,导致具体计算困难。本文针对拟严格高阶范畴提出新的数据结构,其中结合律和单位律严格成立,从而以较低的公理复杂度表示高阶结构,并给出在拟严格4-范畴中进行计算的实际方法。该表示适合计算机实现;作者利用这一实现给出了机器验证的代数证明,表明拟严格4-范畴中每个1-胞的伴随都可提升为满足蝶形方程的一致伴随。

问题
如何以较低公理复杂度表示并计算拟严格高阶范畴,尤其是拟严格4-范畴中的高阶结构与伴随。
方法
提出拟严格高阶范畴的数据结构,使结合律和单位律严格成立,并设计适合计算机实现的计算方法。
评估
在计算机上实现该表示,并通过机器验证的代数证明展示:拟严格4-范畴中任意1-胞的伴随均可提升为满足蝶形方程的一致伴随。
原文摘要(Abstract)

We present new data structures for quasistrict higher categories, in which associativity and unit laws hold strictly. Our approach has low axiomatic complexity compared to traditional algebraic approaches, and gives a practical method for performing calculations in quasistrict 4-categories. It is amenable to computer implementation, and we exploit this to give a machine-verified algebraic proof that every adjunction of 1-cells in a quasistrict 4-category can be promoted to a coherent adjunction satisfying the butterfly equations.

链接与引用

DOI 原文 · arXiv · PDF(开放获取) · DBLP

BibTeX
@inproceedings{BarV17,
  title = {Data structures for quasistrict higher categories},
  author = {Krzysztof Bar and Jamie Vicary},
  booktitle = {LICS},
  year = {2017},
  doi = {10.1109/lics.2017.8005147}
}