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J-GLOBAL ID：201902232093957853   整理番号：19A1938985

メトリックスによる確率的関係推論【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic Relational Reasoning via Metrics

著者 (4件)： de Amorim Arthur Azevedo (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA) ,  Gaboardi Marco (University at Buffalo, Buffalo, NY) ,  Hsu Justin (University of Wisconsin, Madison, WI) ,  Katsumata Shin-ya (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： LICS  ページ： 1-19  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ReedとPierceによるFuzzプログラミング言語は,確率論的感度特性,最も顕著なε-微分プライバシーについて表現するために,一つの類似型と結合されたエレガント線形型システムを使用する。著者らは,Fuzzを拡張して,確率論的プログラムのより一般的な関係特性を,近似的な,または(ε,δ)微分プライバシーにより,導く例として捉える方法を示した。著者らの技術的貢献は3倍である。まず第一に,確率的発散のモデル構成特性に対するモナドの同義的リフティングのカテゴリー的概念を導入した。次に,経路構築を呼ぶ付加により,感度特性の観点から関係特性を表現する方法を示した。最後に,分布間の他の発散に関する情報を持つタイプで拡張されたFuzzの終端フラグメントをモデル化するために,著者らの意味論を具体化した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *プライバシー ,  プログラミング言語 ,  微分 ,  モデリング ,  意味論 ,  線形性 ,  確率論 ,  近似法 ,  リフティング
準シソーラス用語： モナド ,  型システム ,  *メトリックス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： メトリックス ,  確率 ,  推論