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P2 Monoidal Streams for Dataflow Programming

面向数据流编程的幺半流
LICS Proceedings of the 37th Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science2022匹配度 2/10 · 该论文属于范畴论/形式语义与数据流语言，关注 monoidal streams、信号流图语义，与画像中的 LLM/Agent 静态分析、浮点程序分析或贝叶斯程序分析无直接交集。虽提到 stochastic dataflow language，但并非贝叶斯程序分析或 LLM 交叉研究。引用 14 inbox
Elena Di Lavore, Giovanni de Felice, Mario Román
形式语义领域特定语言与建模
crossref: 2026-09-12dblp: 2026-09-12arxiv: 2026-09-12

AI 速览

一句话：将因果流函数推广到幺半范畴，为以对称幺半范畴表示过程的数据流语言与信号流图提供语义。

论文研究如何为使用过程理论而非纯函数的数据流编程提供统一语义。作者引入幺半流，将因果流函数从函数情形推广到对称幺半范畴：过程由幺半范畴中的态表示，数据流则由幺半流刻画。进一步证明幺半流构成反馈幺半范畴，从而可用于解释信号流图。作为案例，论文研究了一个随机数据流语言，说明该语义框架能够覆盖带反馈与随机过程的数据流程序。

问题
纯函数数据流编程已有流语义，但以对称幺半范畴表示过程的数据流语言以及信号流图缺少相应的统一语义。
方法
把因果流函数推广为幺半流，并证明其形成反馈幺半范畴，以此解释信号流图，同时给出随机数据流语言案例。
评估
通过范畴论构造与形式化定义进行理论论证，并以随机数据流语言为例展示框架的表达能力。
原文摘要（Abstract）

We introduce monoidal streams: a generalization of causal stream functions to monoidal categories. In the same way that streams provide semantics to dataflow programming with pure functions, monoidal streams provide semantics to dataflow programming with theories of processes represented by a symmetric monoidal category. At the same time, monoidal streams form a feedback monoidal category, which can be used to interpret signal flow graphs. As an example, we study a stochastic dataflow language.

链接与引用

DOI 原文 · arXiv · PDF（开放获取） · DBLP

BibTeX 
@inproceedings{abs-2202-02061,
  title = {Monoidal Streams for Dataflow Programming},
  author = {Elena Di Lavore and Giovanni de Felice and Mario Román},
  booktitle = {LICS},
  year = {2022},
  doi = {10.1145/3531130.3533365}
}