格科·范·海尔特;马蒂奥·桑马蒂诺;亚历山德拉·席尔瓦 学习有副作用的自动机。 （英语） Zbl 1516.68050号 Petrišan，Daniela（编辑）等人，《计算机科学中的协代数方法》。第15届IFIP工作组1.3国际研讨会，CMCS 2020，与ETAPS 2020共同举办，爱尔兰都柏林，2020年4月25日至26日。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。票据计算。科学。12094, 68-89 (2020). 摘要：自动学习已成功应用于硬件和软件的验证。学习到的自动机模型的大小是可伸缩性的瓶颈，因此能够学习紧凑表示的优化非常重要。本文将单子函数作为一种数学结构和编程结构来设计和证明一类正确的优化。Monads支持在基于范畴理论的自动机学习通用框架的基础上开发新的学习算法和正确性证明。新算法是单子上的参数化算法，它提供了丰富的代数结构来捕获非确定性和其他副作用。我们表明，这允许我们统一捕获现有算法，开发新算法，并添加优化。关于整个系列，请参见[Zbl 1454.68013号]. 引用于3文件 MSC公司： 65年第68季度 形式语言与自动机 18立方厘米 单子（=标准结构，三元组或三元组），单子代数，单子的同调函子和派生函子 68问题32 计算学习理论 关键词：自动机;学习;副作用;单子;代数 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.van Heerdt}等人，Lect。票据计算。科学。12094，68-89（2020；Zbl 1516.68050） 全文： 内政部 链接