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我们探讨具有代数效应的异步编程。 我们通过展示如何自然地适应其中的异步性来补充其传统的同步处理，即通过将操作调用的执行解耦为需要执行操作的实现的信号，并用操作的结果中断正在运行的计算， 计算可以通过安装中断处理程序对其作出反应。 我们在一个小的核心演算中形式化了这些思想，并使用从多方web应用程序到先发制人的多线程，到（可取消的）远程函数调用，再到代数效果运行器的并行变体等示例来演示其灵活性。 此外，本文还附带了Agda中微积分类型安全证明的形式化，以及OCaml中的原型实现。
游戏语义学是一种指称语义学，它综合地表示各种有效程序的计算行为。 它的一个著名成就是在单个框架中获得了具有各种计算效果的编程语言的完整抽象结果。这被称为语义立方体或Abramsky的立方体， 对于顺序确定性程序，它在策略的某些条件（“不确定性”、“包围性”、“可见性”）和缺乏匹配的计算效果之间建立了对应关系。 在顺序确定性领域之外，仍然有大量基于游戏语义的完全抽象结果； 但它们不再适合于统一的画布。 特别是，Ghica和Murawski的共享状态并发（IA）的完全抽象模型并没有与纯并行程序相匹配的概念，我们说并行和干扰（即状态加信号量）是相互纠缠的。 本文构造了Ghica和Murawski模型的因果版本，并对IA进行了完全抽象。我们提供了并行无辜和顺序性的组合条件，分别禁止干扰和并行，从而得到四个完全抽象结果。 据我们所知，这是Abramsky语义立方体程序在顺序确定性世界之外的首次扩展。
顺序模型同步是将更改从一个模型传播到另一个相关模型以恢复一致性的任务。 要以最少改变的方式执行此传播，避免不必要的删除（这可能会导致信息丢失），这是一项挑战。 从理论角度来看，已经开发出了所谓的捷径（SC）规则，可以证明更改的传播是正确的，同时避免信息丢失。 然而，为了能够对每一个可能的变化做出反应，可能需要无限多的此类规则。 实际上，只使用了少量预先计算的基本SC规则，这严重限制了可以在不丢失信息的情况下传播的更改类型。 在这项工作中，我们开发了一种方法，在同步期间实时计算更复杂的所需SC规则，从而缩小了这一差距。 当必须在一个步骤中处理多个更改时，这些高阶SC规则允许我们处理更复杂的场景。 我们在模型转换工具eMoflon中实现了我们的方法。 评估表明，实时计算高阶SC规则的开销是可以接受的，有时甚至可以提高整体性能。 除此之外，可以在不丢失信息的情况下处理全新的场景。
由于形式证明的开发是一项耗时的任务，因此设计共享已写好的证明的方法以避免浪费时间重做这些证明是很重要的。 这一领域的挑战之一是，只要不以必要的方式使用非指示性，就要将基于非指示性逻辑的用证明助手编写的证明翻译成基于谓词逻辑的证明助手。 在本文中，我们提出了一种用于与支持prenex宇宙多态性的核心谓词系统共享证据的转换。 它包括尝试将每个术语细化为尽可能通用的谓词通用多态性术语。 事实证明，在大多数情况下，将每个宇宙映射到目标理论中的固定宇宙是不够的，因此可以使用宇宙多态性。 在阐述过程中，我们需要解决宇宙能级方程理论中的统一问题。 为了做到这一点，我们给出了一个完整的特征，即当一个方程包含一个最一般的统一器时。 然后将此特征用于部分算法中，该算法使用约束延迟策略来尝试解决统一问题。 所提议的翻译当然是片面的，但在实践中允许一个人翻译许多在本质上不使用非指示性的证明。 实际上，它是在工具Predicativize中实现的，然后用于将许多非平凡的开发从Matita的库半自动转换为Agda，包括[…]的证明
Beyersdorff等人于2019年提出的QBFs合并分辨率证明系统（M-Res）明确地在反驳中构建了部分策略。 这种方法的最初动机是为了克服远程Q-Res证明系统（LD-Q-Res）中遇到的局限性，在这种情况下，语法附带条件在禁止所有不健全的解决方案的同时，也最终禁止了一些健全的解决方法。 然而，虽然M-Res相对于许多其他基于分辨率的QBF证明系统的优势已经被证明，但与LD-Q-Res本身的比较仍然是开放的。 在本文中，我们解决了这个问题。 我们表明，M-Res不仅比LD-Q-Res具有指数优势，而且甚至比LQU$^+$-Res和IRM具有指数优势。在目前已知的基于分辨率的QBF证明系统中，IRM是最强大的。 结合Beyersdorff等人2020的结果，我们得出结论，M-Res与LQU-Res和LQU$^+$-Res是不可比的。我们的证明方法揭示了M-Res的两个额外且奇怪的特征：（i）M-Res在限制下不是封闭的，因此不是一个自然证明系统，以及（ii） 具有存在变量的弱化公理子句在不弱化的情况下比M-Res具有指数优势。 我们进一步证明了在正则导子的情况下，具有泛变量的弱公理子句在不弱化的情况下比M-Res具有指数优势。 这些结果表明，尽管M-Res是否具有[…]，但M-Res在弱化时使用效果更好