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强Dinatural变换与广义Codensity单子

机器学习 2025-10-09 v1 人工智能

摘要

我们引入dicodensity单子:对点态codensity单子的一个推广,其由混合变体双函数组成的单子。我们的构造基于强dinatural性(也称为巴里dinatural性)的概念,灵感来自于多态λ演算中某些类型的阴释模型——特别是带有普遍量化变量的Continuation单子的一种形式,例如System F中list单子的教堂编码。扩展一些关于Cayley式表示的先前结果,我们提供了一组充分条件,用于建立单子与其给定双函数组成的dicodensity单子之间的同构。然后,我们关注由我们的构造在hom函子上实例化并更一般地由由内部化hom集(即Eilenberg--Moore代数之间的内化hom集合)给出的双函数组成的单子。这给我们提供了,例如,对用于建模有序非确定性计算的各种semiring及其他理论的单子的一个新表述。

关键词

引用

@article{arxiv.2510.06776,
  title  = {Modeling COVID-19 Dynamics in German States Using Physics-Informed Neural Networks},
  author = {Phillip Rothenbeck and Sai Karthikeya Vemuri and Niklas Penzel and Joachim Denzler},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2510.06776},
  year   = {2025}
}

备注

19 pages, 7 figures, 2 tables