ITR: Implementation of Functional Logic Languages

ITR：函数逻辑语言的实现

• 批准号: 0218224
• 负责人: Sergio Antoy
• 金额: $ 39.94万
• 依托单位: Portland State University
• 依托单位国家: 美国
• 项目类别: Standard Grant
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 2002-09-01 至 2006-08-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=0218224&HistoricalAwards=false
• 关键词: ITR; Implementation; Functional; Logic; Languages

Functional logic (FL) programming languages provide severaladvantages over declarative languages based on either functions orpredicates only. A narrowing engine is an essential component ofFL languages. Narrowing engines available to date are allprototypical and almost universally incomplete. The goal of thisresearch is the design and development of a general, efficient andcomplete narrowing engine for FL languages.This research will define both internal and externalrepresentations of executable FL programs---the latter in XML.This approach will decouple the frontends of different compilersand interpreters of FL languages from the narrowing engine. Thisseparation will enable frontends for different languages to usethe same backend. By contrast to other contemporary researchefforts, the proposed narrowing engine will map narrowingcomputations to computations in an imperative language. Theinternal representation of the executable code will be athin-layer bytecode over the mapping of narrowing computations tocomputations in an imperative language. This approach promises agood efficiency without sacrificing tasks, such as tracing,debugging and profiling, that are more easily implemented in aninterpreter. An integral part of the implementation will be arun-time environment for using the narrowing engine in the backendof a compiler/interpreter of FL languages.

函数逻辑（FL）编程语言提供了几个优势，声明性语言的基础上，无论是功能或谓词。 摘要缩窄引擎是外语语言的重要组成部分。 到目前为止，所有的缩窄发动机都是典型的，而且几乎都是不完整的。 本研究的目标是设计和开发一个通用的、高效的、完整的FL语言缩窄引擎，该研究将定义可执行FL程序的内部和外部表示- 这种分离将使不同语言的前端使用相同的后端。 与其他当代研究成果相比，所提出的缩小引擎将缩小计算映射到命令式语言中的计算。 可执行代码的内部表示将是一个在缩小计算到命令式语言中的计算的映射上的一层字节码。 这种方法保证了良好的效率，而不会牺牲任务，如跟踪，调试和分析，更容易在解释器中实现。 实现的一个组成部分将是运行时环境，用于在FL语言的编译器/解释器的后端使用缩小引擎。