Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Lambda Calculus
Search
USAMI Kosuke
November 03, 2018
Science
0
630
Lambda Calculus
※ Docswell に移行しました
https://www.docswell.com/s/usami-k/5DE4M9-lambda-calculus
USAMI Kosuke
November 03, 2018
Tweet
Share
More Decks by USAMI Kosuke
See All by USAMI Kosuke
Onsager代数とその周辺 / Onsager algebra tsudoi
usamik26
0
650
Apple HIG 正式名称クイズ結果発表 / HIG Quiz Result
usamik26
0
190
ゆめみ大技林製作委員会の立ち上げの話 / daigirin project
usamik26
0
340
@ViewLoadingプロパティラッパの紹介と自前で実装する方法 / @ViewLoading property wrapper implementation
usamik26
0
490
これからUICollectionViewを実践活用する人のためのガイド / Guide to UICollectionView
usamik26
1
760
Xcodeとの最近の付き合い方のはなし / Approach To Xcode
usamik26
2
680
UICollectionView Compositional Layout
usamik26
0
810
Coding Swift with Visual Studio Code and Docker
usamik26
0
520
Swift Extension for Visual Studio Code
usamik26
2
1.1k
Other Decks in Science
See All in Science
How To Buy, Verified Venmo Accounts in 2025 This year
usaallshop68
4
280
Cross-Media Technologies, Information Science and Human-Information Interaction
signer
PRO
3
31k
Transport information Geometry: Current and Future II
lwc2017
0
200
モンテカルロDCF法による事業価値の算出(モンテカルロ法とベイズモデリング) / Business Valuation Using Monte Carlo DCF Method (Monte Carlo Simulation and Bayesian Modeling)
ikuma_w
0
250
機械学習 - SVM
trycycle
PRO
1
880
データマイニング - コミュニティ発見
trycycle
PRO
0
150
データマイニング - ノードの中心性
trycycle
PRO
0
270
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第25回: Differences in misinformation sharing can lead to politically asymmetric sanctions (Nature, 2024)
hkefka385
0
130
システム数理と応用分野の未来を切り拓くロードマップ・エンターテインメント(スポーツ)への応用 / Applied mathematics for sports entertainment
konakalab
1
390
機械学習 - K近傍法 & 機械学習のお作法
trycycle
PRO
0
1.2k
ランサムウェア対策にも考慮したVMware、Hyper-V、Azure、AWS間のリアルタイムレプリケーション「Zerto」を徹底解説
climbteam
0
110
生成検索エンジン最適化に関する研究の紹介
ynakano
2
1.3k
Featured
See All Featured
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
339
57k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
820
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
61k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
329
39k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
139
34k
The Language of Interfaces
destraynor
161
25k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
352
21k
Done Done
chrislema
185
16k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
57
5.8k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
70
4.8k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
83
9.2k
Transcript
ϥϜμܭࢉͷ Ӊࠤݟެี ୈ3ճ ֶ༵ؔ ༑ͷձ
ࣗݾհ • Ӊࠤݟެีʢ@usamik26ʣ • େֶֶ࣌ઐ߈ʢɺԠ༻ཧʣ • ݱࡏϓϩάϥϚʢϑΣϯϦϧגࣜձࣾɺiOS ΞϓϦ։ൃʣ
ϥϜμܭࢉʢλ-calculusʣͱ • ܭࢉػՊֶͰग़ͯ͘Δମܥͷͻͱͭ • ϓϩάϥϛϯάݴޠͷܕγεςϜͱͷؔ࿈ • ؔܕϓϩάϥϛϯάΛࢧ͑Δཧ
ϥϜμه๏ • ֶͰΘΕΔؔͷදه๏ • ϥϜμه๏ʹΑΔؔͷදه๏
ϥϜμه߸ͷҙຯ߹͍ • ϥϜμه๏ʹ͓͚Δ ɺ ͷΑ͏ͳҙຯ߹͍ͷه߸ • ͦ͏ࢥͬͯฒͯΈΔͱͳΜͱͳ͘ࣅ͍ͯΔؾ͕͢Δ
ϥϜμه๏ɿؔͷద༻ • ϥϜμه๏ͰؔʹΛೖ͢Δ • ه๏ͷൺֱɿؔ ʹΛೖ͢Δ
ϥϜμه๏ɿଟมؔ • ଟมؔͷϥϜμه๏ • ͜Ε1มؔͷΈ߹ΘͤͱಉҰࢹͰ͖ΔʢΧϦʔԽʣ
ϥϜμه๏ɿߴ֊ؔ • ʹؔ Λ2ճద༻͢Δؔͷྫ • ΧϦʔԽͯ͠ॻ͚
ϥϜμࣜʢλ-termʣͷಋೖ • ϥϜμه๏ͦͷͷΛɺΑΓநతʹऔΓѻ͏ • ͦͷͨΊʹɺه߸ྻͱͯ͠ͷϥϜμࣜΛಋೖ͢Δ
ϥϜμࣜͷఆٛ • Մࢉແݶೱͷू߹ ͕༩͑ΒΕ͍ͯΔͱ͢Δ • ҎԼͰ࠶ؼతʹఆٛ͞ΕΔه߸ྻͷू߹ ͷཁૉΛϥϜμࣜ ͱݺͿʢͳ͓ɺׅހҰఆͷϧʔϧͰऔΓ֎͢͜ͱ͕Ͱ͖Δʣ • (1)
ͷͱ͖ • (2) ͷͱ͖ • (3) ͷͱ͖
ϥϜμࣜͱϥϜμه๏ • มͷू߹Λҙຯ͢Δ • (1) ɺมϥϜμࣜͰ͋Δ͜ͱΛҙຯ͢Δ • (2) ɺؔͷϥϜμه๏ʹରԠ͢Δ •
(3) ɺؔద༻ͷϥϜμه๏ʹରԠ͢Δ
ϥϜμܭࢉ • ͜͏ͯ͠ఆٛ͞ΕͨϥϜμࣜͷੑ࣭ΛݟΔ͜ͱͰɺϥϜμه๏ Ͱهड़͞Εͨؔͷͳ͢ੈքΛݚڀ͢Δͷ͕ɺϥϜμܭࢉͷཧ Ͱ͋Δ • ಛʹɺݸʑͷؔʢ ͱ͔ ͱ ͔ʣͷੑ࣭ʹΑΒͣɺؔͷੈքʹࡏ͢Δੑ࣭Λߟ͢Δ
ϥϜμࣜʹ͍ͭͯͷิ • ه߸ྻͱͯ͠ఆٛ͞ΕͨϥϜμ͕ࣜɺৗʹϥϜμه๏ʹରԠ͠ ͯҙຯΛ࣋ͭͱݶΒͳ͍ʢϥϜμه๏ͱͯ͋͠Γ͑ͳ͍͕ࣜ Ͱ͖ͯ͠·͏ʣ • ͔͠͠ɺ·ͣͦΕΛڐ༰ͯٞ͢͠Δํ͕ݟ௨͕͠ྑ͘ͳΔ • ͦͷޙɺܕʢؔͷఆٛҬҬʹ૬͢Δ֓೦ʣΛಋೖ͢Δ ͜ͱͰɺϥϜμه๏ͱͷରԠͷ͕ٞͰ͖Δ
ϕʔλม • ҎԼͰ࠶ؼతʹఆٛ͞ΕΔϥϜμࣜͷมΛϕʔλมͱݺͿ • (1) • (2) ͳΒ ͓Αͼ •
͜͜Ͱ ɺϥϜμࣜ ͷதͷม ΛϥϜμ ࣜ ʹஔ͖͑ͨϥϜμࣜͷ͜ͱͰ͋Δʢೖʣ
ೖʹ͍ͭͯͷิ • ϥϜμࣜ ͷதͷม ʹ͍ͭͯɺ ͱ͍͏෦ࣜ ͕͋Δͱ͖ Λଋറมɺͦ͏Ͱͳ͍ͱ͖ࣗ༝มͱݺͿ • ೖ
Λߟ͑Δͱ͖ɺ ͷࣗ༝ม ͷଋറ มͰͳ͍ͷͱ͢Δ • ·ͨ ͷଋറม Ҏ֎ͷมʹஔ͖͑ͯߟ͑ΔʢҰ ൠʹɺϥϜμࣜͷଋറมΛͦͷࣜʹݱΕͳ͍ผͷมʹஔ͖ ͑ͨࣜΛɺݩͷࣜͱಉҰࢹ͢Δʣ
ϕʔλมͷྫ ֤ϥϜμࣜͷࣗ༝มଞͷࣜͷଋറมͰͳ͍ͷͱ͢Δ
Church-Rosser ͷఆཧ • ϕʔλมͷ͔ͨ͠Ұ௨ΓͰͳ͍ • Church-Rosser ͷఆཧɿͻͱͭͷϥϜμ͔ࣜΒϕʔλมͰ ಘΒΕͨ;ͨͭͷϥϜμࣜɺԿ͔ϕʔλมΛߦ͏͜ͱ Ͱɺಉ͡ϥϜμࣜʹͰ͖Δ
ਖ਼نܗ • Church-Rosser ͷఆཧʹΑΓɺϥϜμࣜ ͔Β࢝Ίͯ༗ݶ ͷεςοϓͰࢭ·Δʢࣜதʹ ͕ͳ͘ͳΔʣϕʔλมྻ͕͋ Δͱ͖ɺ࠷ऴ݁ՌҰக͢Δ • ͜ͷ࠷ऴ݁ՌΛ
ͷਖ਼نܗͱݺͿ • ༩͑ΒΕͨؔʢϥϜμه๏ʣΛػցతʹॲཧͯ͠ਖ਼نܗΛಘ Δͷ͕ɺؔܕϓϩάϥϛϯάݴޠʹ͓͚ΔܭࢉͰ͋Δʢܭࢉ ػՊֶͷ༻ޠͰධՁͱݺͿʣ
͞ΒͳΔɾɾɾ • ͜͜·ͰͷϥϜμܭࢉɺܕͳ͠ϥϜμܭࢉͱݺΕΔ • ܕΛಋೖͨ͠ɺܕ͖ͭϥϜμܭࢉͱ͍͏ମܥ͕͋Δ • ܕ͖ͭϥϜμܭࢉɺϥϜμه๏ͱͷରԠ͕Ͱ͖Δ • ܕ͖ͭϥϜμܭࢉɺܕΛରɺϥϜμࣜΛࣹͱͯ͠ɺݍΛͳ ͢
• ͜ΕʹΑΓɺݍͷ͕ٞԠ༻Ͱ͖Δ