双向转换是维护多个信息源之间一致性的一种方法：当一个源被编辑，其他源可能需要更新以恢复一致性。在许多领域中，双向转换都是必需的。目前，其中最著名的是模型驱动的开发。模型驱动开发是开发的方法软件中的模型（仅对要构建的软件的某些方面进行专门描述）是重要的人工制品在开发中。部分或全部代码可能是从模型中生成的，而不是手工编写的。不同的专家致力于不同的模型，根据自己的需要进行调整，每个模型都将自己的决策记录在自己的模型中。为了得到正确的答案系统，模型需要保持一致；当一个开发人员更改一个模型时，可能需要更改另一个模型匹配，反之亦然。另一个当前的应用程序是数据库中的“视图更新”问题（更新后的源表编辑以查看表格）。潜在应用包括集成不同的电子健康记录，保持一致性在高级系统生物学模型和某个方面的更详细模型之间，提供面向机器的用户友好访问数据表示、程序的自动协同进化及其正确性证明等。
双向转换可以通过几个单向恢复功能来实现，一个是每个来源；但这会复制信息（例如，出现有关相关模型结构的信息在每个功能中），浪费精力并冒着不一致的风险。双向转换语言允许描述一致性关系和恢复功能使用一个声明性规范。良好的双向转换语言应该支持转换的开发人员，不允许开发人员编写无意义的代码：当转换发生时根据语言被认为是正确的，它应该遵守基本的健全属性。
双向变换的各种自然属性现在已经被很好地理解了；特别是“正确性”（双向转换确实恢复了一致性）和“嬉皮士风格”（如果源代码经过编辑保持一致，则双向转换不做任何更改）。什么是不太容易理解的，以及我们将在这个项目中研究“最小变化原则”（双向转换不应使其变得不必要在实施一致性时进行更改）。
我们的假设是：（i）可以准确而富有成效地捕捉到这一最小变化原则；（ii）我们对原则的理解将受益于数据库中“起源”方面的工作——起源包括构建并使用一个记录，记录哪些输出取决于哪些输入，以及它们是如何这样做的；（iii）这将导致一种理论“对齐”-部件匹配-用于非自由数据类型，如关联列表和图形。图形是一种特殊的重要的数据类型，因为它们在软件工程中无处不在。特别是模型驱动开发中的模型通常是图的类型，例如类图和状态图。这个项目将在数学基础上进行双向转换。这样做的原因是为了更好地理解最小原理未来，变化将有助于建立更可用、更可靠的模型驱动工程工具，支持高效和正确的软件开发，即使面对不断的变化。因此，它将使软件开发人员能够将模型驱动开发与敏捷方法的优势。通过开发更好的语言和工具，它还将使双向转换在广泛的其他应用领域中得到实际应用。
