From Boolean Equalities to Constraints

Although functional as well as logic languages use equality to discriminate between logically different cases, the operational meaning of equality is different in such languages. Functional languages reduce equational expressions to their Boolean values, True or False, logic languages use unification to check the validity only and fail otherwise. Consequently, the language Curry, which amalgamates functional and logic programming features, offers two kinds of equational expressions so that the programmer has to distinguish between these uses. We show that this distinction can be avoided by providing an analysis and transformation method that automatically selects the appropriate operation. Without this distinction in source programs, the language design can be simplified and the execution of programs can be optimized. As a consequence, we show that one kind of equational expressions is sufficient and unification is nothing else than an optimization of Boolean equality

Singular and Plural Functions for Functional Logic Programming

Functional logic programming (FLP) languages use non-terminating and non-confluent constructor systems (CS's) as programs in order to define non-strict non-determi-nistic functions. Two semantic alternatives have been usually considered for parameter passing with this kind of functions: call-time choice and run-time choice. While the former is the standard choice of modern FLP languages, the latter lacks some properties---mainly compositionality---that have prevented its use in practical FLP systems. Traditionally it has been considered that call-time choice induces a singular denotational semantics, while run-time choice induces a plural semantics. We have discovered that this latter identification is wrong when pattern matching is involved, and thus we propose two novel compositional plural semantics for CS's that are different from run-time choice. We study the basic properties of our plural semantics---compositionality, polarity, monotonicity for substitutions, and a restricted form of the bubbling property for constructor systems---and the relation between them and to previous proposals, concluding that these semantics form a hierarchy in the sense of set inclusion of the set of computed values. We have also identified a class of programs characterized by a syntactic criterion for which the proposed plural semantics behave the same, and a program transformation that can be used to simulate one of them by term rewriting. At the practical level, we study how to use the expressive capabilities of these semantics for improving the declarative flavour of programs. We also propose a language which combines call-time choice and our plural semantics, that we have implemented in Maude. The resulting interpreter is employed to test several significant examples showing the capabilities of the combined semantics. To appear in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)Comment: 53 pages, 5 figure

Constraint Functional Logic Programming over Finite Domains.

Abstract In this paper, we present our proposal to Constraint Functional Logic Programming over Finite Domains (CFLP (FD) ) with a lazy functional logic programming language which seamlessly embodies finite domain (FD) constraints. This proposal increases the expressiveness and power of constraint logic programming over finite domains (CLP (FD) ) by combining functional and relational notation, curried expressions, higher-order functions, patterns, partial applications, non-determinism, lazy evaluation, logical variables, types, domain variables, constraint composition, and finite domain constraints. We describe the syntax of the language, its type discipline, and its declarative and operational semantics. We also describe TOY(FD), an implementation for CFLP (FD) , and a comparison of our approach with respect to CLP (FD) from a programming point of view, showing the new features we introduce. And, finally, we show a performance analysis which demonstrates that our implementation is competitive with respect to existing CLP (FD) systems and that clearly outperforms the closer approach to CFLP (FD)

Programmiersprachen und Rechenkonzepte

Seit 1984 veranstaltet die GI-Fachgruppe "Programmiersprachen und Rechenkonzepte", die aus den ehemaligen Fachgruppen 2.1.3 "Implementierung von Programmiersprachen" und 2.1.4 "Alternative Konzepte für Sprachen und Rechner" hervorgegangen ist, regelmäßig im Frühjahr einen Workshop im Physikzentrum Bad Honnef. Das Treffen dient in erster Linie dem gegenseitigen Kennenlernen, dem Erfahrungsaustausch, der Diskussion und der Vertiefung gegenseitiger Kontakte

Programming with Specifications

This thesis explores the use of specifications for the construction of correct programs. We go beyond their standard use as run-time assertions, and present algorithms, techniques and implementations for the tasks of 1) program verification, 2) declarative programming and 3) software synthesis. These results are made possible by our advances in the domains of decision procedure design and implementation. In the first part of this thesis, we present a decidability result for a class of logics that support user-defined recursive function definitions. Constraints in this class can encode expressive properties of recursive data structures, such as sortedness of a list, or balancing of a search tree. As a result, complex verification conditions can be stated concisely and solved entirely automatically. We also present a new decision procedure for a logic to reason about sets and constraints over their cardinalities. The key insight lies in a technique to decompose con- straints according to mutual dependencies. Compared to previous techniques, our algorithm brings significant improvements in running times, and for the first time integrates reasoning about cardinalities within the popular DPLL(T ) setting. We integrated our algorithmic ad- vances into Leon, a static analyzer for functional programs. Leon can reason about constraints involving arbitrary recursive function definitions, and has the desirable theoretical property that it will always find counter-examples to assertions that do not hold. We illustrate the flexibility and efficiency of Leon through experimental evaluation, where we used it to prove detailed correctness properties of data structure implementations. We then illustrate how program specifications can be used as a high-level programming construct ; we present Kaplan, an extension of Scala with first-class logical constraints. Kaplan allows programmers to create, manipulate and combine constraints as they would any other data structure. Our implementation of Kaplan illustrates how declarative programming can be incorporated into an existing mainstream programming language. Moreover, we examine techniques to transform, at compile-time, program specifications into efficient executable code. This approach of software synthesis combines the correctness benefits of declarative programming with the efficiency of imperative or functional programming

A generic, collaborative framework for internal constraint solving

Esta tesis propone un esquema genérico y cooperativo para CLP(Interval(X)) donde X es cualquier dominio de computación con estructura de retículo. El esquema, que está basado en la teoría de retículos, es un enfoque general para la satisfacción y op-timización de restricciones de intervalo así como para la cooperación de resolutores de intervalo definidos sobre dominios de computación con estructura de retículos, independientemente de la cardinalidad de estos. Nuestra propuesta asegura un enfoque transparente sobre el cual las restricciones, los dominios de computación y los mecanismos de propagación y cooperación, definidos entre las variables restringidas, pueden ser fácilmente especificados a nivel del usuario. La parte principal de la tesis presenta una especificación formal de este esquema.Los principales resultados conseguidos en esta tesis son los siguientes:Una comparativa global de la eficiencia y algunos aspectos de la expresividad de ocho sistemas de restricciones. Esta comparativa, realizada sobre el dominio finito y el dominio Booleano, muestra diferencias principales entre los sistemas de restricciones existentes.Para formalizar el marco de satisfacción de restricciones para CLP(Interval(X))hemos descrito el proceso global de resolución de restricciones de intervalo sobre cualquier retículo, separando claramente los procesos de propagación y división (ramificación) de intervalos. Una de las ventajas de nuestra propuesta es que la monótona de las restricciones esta implícitamente definida en la teoría. Además, declaramos un conjunto de propiedades interesantes que, bajo ciertas condiciones, son satisfechas por cualquier instancia del esquema genérico. Mas aún, mostramos que muchos sistemas de restricciones actualmente existentes satisfacen estas condiciones y, además, proporcionamos indicaciones sobre como extender el sistema mediante la especificación de otras instancias interesantes y novedosas. Nuestro esquema para CLP(Interval(X)) permite la cooperación de resolutores de manera que la información puede ⁰uir entre diferentes dominios de computación.Además, es posible combinar distintas instancias del esquema: por ejemplo, instancias bien conocidas tales como CLP(Interval(<)), CLP(Interval(Integer)),CLP(Interval(Set)), CLP(Interval(Bool)), y otras novedosas que son el resultado de la generación de nuevos dominios de computación definidos por el usuario, o incluso que surgen de la combinación de dominios ya existentes como puede ser CLP(Interval(X1 £ : : : £ Xn)). Por lo tanto, X puede ser instanciado a cualquier conjunto de dominios de computación con estructura de retículo de forma que su correspondiente instancia CLP(Interval(X)) permite una amplia flexibilidad en la definición de dominios en X (probablemente definidos por el usuario) y en la interaccion entre estos dominios.Mediante la implementacion de un prototipo, demostramos que un unico sistema,que este basado en nuestro esquema para CLP(Interval(X)), puede proporcionarsoporte para la satisfaccion y la optimizacion de restricciones as como para la cooperacion de resolutores sobre un conjunto conteniendo multiples dominios decomputacion. Ademas, el sistema sigue un novedoso enfoque transparente sujeto a una doble perspectiva ya que el usuario puede definir no solo nuevas restricciones y su mecanismo de propagacion, sino tambien nuevos dominios sobre los cuales nuevas restricciones pueden ser resueltas as como el mecanismo de cooperacion entre todos los dominios de computación (ya sean definidos por el usuario o predefinidos por el sistema).En nuestra opinión, esta tesis apunta nuevas y potenciales direcciones de investigación dentro de la comunidad de las restricciones de intervalo.Para alcanzar los resultados expuestos, hemos seguido los siguientes pasos (1) la elección de un enfoque adecuado sobre el cual construir los fundamentos teóricos de nuestro esquema genérico; (2) la construcción de un marco teórico genérico (que llamaremos el marco básico) para la propagación de restricciones de intervalo sobre cualquier retículo; (3) la integración, en el marco básico, de una técnica novedosa que facilita la cooperación de resolutores y que surge de la definición, sobre múltiples dominios, de operadores de restricciones y (4) la extensión del marco resultante para la resolución y optimización completa de las restricciones de intervalo.Finalmente presentamos clp(L), un lenguaje de programación lógica de restricciones de intervalo que posibilita la resolución de restricciones sobre cualquier conjunto de retículos y que esta implementado a partir de las ideas formalizadas en el marco teórico. Describimos una primera implementación de este lenguaje y desarrollamos algunos ejemplos de como usarla. Este prototipo demuestra que nuestro esquema para CLP(Interval(X)) puede ser implementado en un sistema único que, como consecuencia, proporciona, bajo un enfoque transparente sobre dominios y restricciones, cooperación de resolutores así como satisfacción y optimización completa de restricciones sobre diferentes dominios de computación