ekmett勉強会に来ています。ekmettさんがオンライン参加されています。
I love profunctors. They're so easy / liyanghuさん
傘を指し棒に使うと言う斬新なプレゼン。詳細はこちら。
- HaskellのFunctorは共変
- Predicate (a -> Bool) は Functor ではない
- (半変)関手ではある
- Data.Functor.Contravariant
- contramap g (Predicate p) = Predicate (p . g)
- 他、Const、Comparison (a -> a -> Ordering)、Op (b -> a)が反変関手
- 双関手 : 引数を2つとる関手
- bimap :: (a -> c) -> (b -> d) -> f a b -> f c d
- Either、(,)、Biapplicative、Bifoldable、Bitraversable など双関手
- Profunctor : 最初の引数が半変、次の引数が共変なだけ
- dimap :: (c -> a) -> (b -> d) -> f a b -> f c d
- Q. 「diって何？」 「dinatural transformationから」
- -> はProfunctor (hom関手)
- Limits' (a -> (b, b), a -> a -> Bool)
- dimap g h (Limits step check) = Limits ((h *** h) . step . g) (check `on` g)
- Indexed (i -> a -> b)
- dimap g h (Indexed f) = Indexed (dimap g h . f)
- さらにIndexable
khibinoさんによる日本語での補足
- Functor はコドメインを変える機能
- Allow は始域と終域が両方ある
- Profunctor は Allow と同じ
- Strongのfirst'とsecond'は、Arrowのfirstとsecond
- ChoiceはArrowChoiceのそれと同じ
LensでHaskellをもっとかっこよく / its_out_of_tune さん
- SetterとかGetter。JavaとかC#的な記述
- 例えばタプル
- ネストした値の中身を変更するのは大変
- パターンマッチ NG
- 関数合成 NG
- タプルの要素数が変わると識別師を変えねばならない
- (^.)、_1、_2、_3で操作
- _1 . _1 のような合成が可能
- (.~) で書き換え。_n が合成できるので、その恩恵を受けられる
- (&) を使うとさらに楽に (flip ($) 相当)
- 例: PointとLine
- レコードを使えばPointを書き換えるのは簡単だが、Lineの中のPointを書き換えるのは面倒
- フィールド名の前に_を付け、makeLensesするとレンズが作れる
- 型変数が入っている型でも使える
- Lensの作り方 (2値のtupple)
- セッターは？ f :: (a -> b) -> (c, a) -> (c, b) → Functorっぽい
- 第二引数の操作にはfmapが使える
- 第一引数の操作には Data.Traversable の traverseを使う
- Setter型を定義する Setter (a, v) (b, v) a b
- _1 f (x, y) = Id (getId . f $ x, y)
- a .~ v = over a (const v)
- ゲッターは？ foldMapっぽい。FoldMapDefault
- Getting型の定義
- v ^. l = (foldMapOf l) id v
- GetterとSetterを併せてLensの型を作れば完成
- traverse は合成しても同じ性質を持つ。よって、 _n も合成できる
- 実際のLensではMutator (Id)とAccessor (Const)を使っている
- エラーの原因を掴みやすくするため
- Lens、Getter、Setter、Fold、Action などが定義されている
- foldMapOf、over
- to 取得した値に関数適用できる
- ~、-~、*~、//~、&&~
- (.=)、use : MonadStateでの利用
- (+=) など普通に使える
- (^!)とact
- Lensの構成図の下層にはISOやEqualityがいるが、これは宿題
- まとめ
- Lensはすごいアクセサ
- Traversableが起点
- こわくない
- Q. パフォーマンスに影響は？
- A. baseより速い場合もあるよ。unsafeCoerce 使ってるので。*1
Package: free / fumievalさん
- 忘却関手の左随伴に関するライブラリ
- Applicative、Alternative free → 使いどころは？？
- Functorからactionを作れる
- Dialogの例
- 使い方
- IOを使うためには、wrapの置き換え。peel
- 置き換えるには go = runF return peel を使えばよい
- functorだけが必要で、functorもderivingできる
- free-game
- runGame :: Game a -> IO (maybe a)
- Monaris 240行で実装したテトリス → デモ
- cofree comonad → Functorからコモナドの自動生成
- unwrap :: w a -> f (w a)
- Cofree から 色々なものを作れる (Identityから無限Streamなど)
- Lensとの組み合わせ → _extract、_unwrap、telescoped
- Control.MonadPlus.Free
- Q. functorにするものは操作を定義するってことであってる？
- A. あってる
- Q. functorを拡張した場合の問題は？
- A. 特に問題はない
- Q. パフォーマンスは？
- A. 普通のfreeモナドはちょっと遅い。チャーチエンコーディングだとfmapが融合されて1個に。CPS変換。詳しい説明
- Q. メモリは？？
- A. 組み方によっては。流れるような感覚で回避
- Q. free-gameをfreeモナドを使わずに書くとどうなの？
- A. 保守性が下がる。モナドをいじるのはfunctorを弄るのより大変。モナドを作る労力の削減ができる
- Q. モナドを作るのは大変？
- A. MonadStateとかMonadReaderとか定義するのは大変
- Q. バックエンド変わった場合は？
- A. GHCが将来androidに対応したら、とかあるでしょう
- Q. cofree comonadの実用例は？
- A. 時空射(chronomorphism)とか(使い方わからないけど)。構文木に注釈入れるとか
ad-3.4 / nebutaさん
- MATLABやImageJは使いにくい → Scala、Haskell
- 自動微分、テーラー展開、gradient、Jacobian
- 記号微分にはsimple-reflect を入れる
- import Numeric.AD して diff sin 0
- Debug.SimpleRefrect → diff sin x とかできる
- 関数の同値性も見れる(係数の違いで無理な場合も)
- 自動微分についてはwikipediaとか見てね
- 構造
- Numeric.AD、NumericAD.InternalClasses
- Numeric.AD.Mode.** モードの実装
- Numeric.AD.Types 型の定義
- diff :: Num a => (forall s. Mode s => AD s a -> AD s a) -> a -> a
- tangent :: Num a => AD Forward a -> a
- bundle a -> a -> AD Forward a
- apply :: Num a => (AD Forward a -> b) -> a -> b
- newtype AD f a は f a。fはModeのインスタンス
- AD s a はFloat のインスタンスなんで、それっぽく読んどけばOK
- apply は AD Forward a に a -> b を適用する
- ADはLiftedとModeのインスタンス
- deriveNumeric Liftedのインスタンスに数値型を定義
- ハマりどころ → 自動微分させるには多相のままにする必要。
- 要望
- (ここでekmettさんが激しく解説して下さったけど内容理解できず)
- Haskellの簡潔さはわかりやすい。GHC拡張が多くて大変だった
Machines / halcat0x15a さん
- scala-machinesに興味あり
- Stream processing library by @kmett, @runarorama
- Machine(入出力)、Plan、Process(変換)、Source
- Step k o r : k 入力、o 出力、r 結果
- Await 入力適用、Yield 出力、Stop 終端
- Plan → チャーチエンコーディングされたものだが、基本DoneとYieldとAwaitとFail
- repeatedlyとawait、yieldでProcessを定義。sourceはconstructでSourceを定義
- Isクラスで型のチェックを定義
- (~>) (<~) でMachine(Source | Process)とProcessを結合
- Automaton autoで射をProcessへ持ち上げられる
- Tee、Wye → 入力の選択ができるようになる
- SourceT、ProcessTではliftIOが使える
- MachinesではI/Oはサポートしてない (Conduitとの比較)
- Q. なんでPlanとMachineが必要？
- A. Monadにできないから？ → 「0.3ではMachineはMonadになるよ」
- scala-machines
- モナド変換子はない、Driver + Procedure
- Driver インプットを処理
- Procedure Driverを走らせる
Trifecta / Parsers / tanakh さん
- パーサコンビネータ
- Trifecta とは？ : Iteratee、Parsec、Monoidal Parsing
- パーサライブラリ
- parsec(デファクタ)、attoparsec(速い)、binary(hakell platformにも、generic-derivingにも)、cereal
- iterateeとかconduit、attoparsec-conduit
- peggy (Template Hakellのコードを生成する Template Haskell)
- 何が新しいの？
- AlternativeとApplicativeで標準的なパーサが定義されている
- TokenParsingはCharParsingに基づいている
- Iteratee的なインタフェース
- Lazy Stringを受け取るインタフェースは良くない → IOのエラーとかで落ちてしまう
- clangスタイルのエラー報告
- 「^」とかシンタックスハイライトととか。parsecよりわかりやすい
- parsers : パーサコンビネータの一般的な操作の型クラス
- trifecta は則ってる
- parsec-parsers もある
- attoparsec-parsers も誰か書いて
- 2分でJSON parserを書くデモ
- Q. パフォーマンスは？
- A. attoparsecの10%程度。Parsecとなら勝負になる → 「1/8に改善する予定だよ! attoparsec並のモードも搭載予定」
軽い気持ちでtablesを使ってみました / yugaさん
- 同梱されているFoo.hsも参照
- CSVファイルをDBに入れてみる
- 0で埋めておくとオートインクリメント
- makeLensesWith
- テーブルにするためにはTabularをインスタンス化
- インデクスの定義
- カラムの型 : Primary, Supplementalなど
- primary で主キーを指定
- デモ
- conduitでCSVを流し込む
- withで条件指定して、subsetを取り出せる
- emptyで上書きすれば行削除
- (^@..), group でグループ化
- 3万行のデータでデモ
- Q. joinはできるの？
- A. まだprojectionの方法もわからない
- Q. どんな構造で保持してる？
- A. IndexはMap。
- Q. DBとどう使い分ける?
- A. tablesは小回りが利く？かも？ バックエンド対応が進めば。「analyticsがDB用だよ！」
ekemett/speculation / ma0eさん
- Safe Programmable Speculative Parallelism
- C#の論文。実装はcoming soon のまま
- 発表の次の月にekmettさんが実装したらしい
- Specuration 投機実行
- Lexing、Huffman decoding 逐次的にしか実行できない
- 推測値を元に投機実行させるという話
- spec :: a -> (a -> b) -> a -> b
- spec g f a
- aの値を計算し始める。gが推測値。
- 先にf gを計算する
- aとgが等しければf gをそのまま使う。違ったら f a を計算開始
- ghcの7からは、f gをkillできるようになった
- 負荷が高い場合は、f $! aと同じ動き
- `par`で実装
- sparkスレッドが`par`の第一引数を実行
- ghc7から、sparkが不要になった時点でgcするようになった
- unsafeIsEvaluated : 値が評価済かチェック。aがすでにわかってれば投機実行しない
- tag-bitsにて定義されている
- numCapabilities : 使えるコア数をチェック。1コアなら投機実行しない
- 新しめのghcで使える関数
- STM版もある。retryする
- unsafeIOToSTM numSparksをnumCapabilitiesを比べて、投機実行を制御
- C.C.Speculation.Foldable とか Traversableとか
- foldrしながら投機実行を頑張る
- g :: Int -> b : i番目が b かも
- MonadSpec → ユーザ定義Monadにspeculationを!
- 例: lexingの投機実行
- 文字を分割して並列実装
- HTMLの性質から、ほとんどの場合contentになる
- 試しにHaskellで実装してみたら、めっちゃくちゃ遅くなった
- どうやったら速くなるの？ → 「粒度が小さ過ぎでは？ 後で見てみるよ!!」
- Q. 他に応用は？
- A. 焼き鈍し法
- Q. 先ほどの例でチャンクのサイズは？
- A. コアが空いてれば仕事が分割される
- Q. 入力から予測する部分のヒューリスティックじゃない方法って？
- A. 確率的な方法でやる論文がある。予測の精度がパフォーマンスの鍵
- Q. 複数ステップを同時に予想するのは？ 3状態なら3つ走らせればいいんじゃね？
- A. できるかも
The Reflaction Package / mkothaさん
Bound / pad_techさん
- "locally-nameless" terms (De Bruijn Index)
- 数字で束縛変数を表す
- lambda、forallのASTを書いたりするとき
- scala-bound 今週突然産まれた実装
- モナド変換子だけで実装
- ここからはekmettさんのスライドで
- 名前があると、被ったり、α変換とかめんどい
- これらを解決する実装は色々ある
- succ したくない → 再帰で定義
- (>>=)が代入処理となる。もぐってsuccするので、O(n)が必要
- succ は頭にだけ付ければ十分なはず。Freeぽくする
- rank-2多相で解決する論文はある
- return で済ませることができる。
- bindをなんとかしたい。パターンマッチとか、一度に複数の値をbindとか
- Boundクラスで抽象化
- Letを定義に入れる
- 弱頭正規形にも簡単にできる
- 閉じてるかはTraversalで簡単に
- ポリモフィックリカージョンの問題がある。Eqの定義がたくさん必要
- 今後はhigher orderな方向性
- まとめ : 2つの論文のアップデート、MonadとTraversableを定義すればよい、不正な項は定義できないよ
ekmettさんの質問コーナー
聞き取れてません、すみません。
*1:124箇所あるらしい
