Drkcore

2010/01/12 11:06:55

みえないラムダが見えてきたヨ（あと括弧）。

SICPのおともにpythonインタプリタとかperlshとかmochikitのインタプリタなんかを併用すんだけど。

mapで遊んでみるわけだ、

perlだと

main[118]$ @numbers = (1,2,3,4,5)
main[120]$ map $_+5 , @numbers
6
...
10

なわけで、pythonだと

>>> numbers = [1,2,3,4,5]
>>> map(lambda (x): x +5 , numbers)
[6, 7, 8, 9, 10]

さて、SICPでググルとすぐに目に飛び込んでくる『計算機プログラムの構造と解釈』についてに引用されている、あのフレーズを思い浮かべる。

弟子が尋ねた。「先生、私は先生がカッコをまるで魔術師のように扱っているのを常々敬服しています。どうすれば先生のようになれるのでしょうか?」師「えっ? カッコ? あ、そうか。そんなものもあったな。いやあ、すっかり忘れておったわ」

perlだと忘れてるどころか、そもそも括弧もないしラムダもないわけだ。でさらに、YAPC2006でのバベルの話が頭をよぎった。

つまり最近lispが楽しいのはperlのせいに違いないと。

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しかし、SICP in other languagesにperlがないですな。

perl SICP Python

2010/01/12 11:06:16

pythonでY-combinator(Z-combinator?)

SICPも2章に入り、お約束らしいchurch数のあたりでプチ詰まり。

とか参考にしながら、後者のほうはperlのコードがあるから理解しやすいなぁとかいいながら読み進めるが、途中からさっぱりわからん。というより、Y-combinatorを理解しないと先に進めなさそうなので、Y CombinatorとTuringとChurchの狭間でを行ったりきたりしながらくらいつく。

一通り理解した気がしたところで、perlのZ-combinatorをpythonで書いてみた。

まず階乗のpython2.5から導入されたという、3項演算子を使ってみた。

>>> def f(n):
...     return 1 if n < 2 else n * f(n-1)

こんな感じで書けるがなんか、、、perlの三項演算子のほうが好き。

で、早速Z-combinator

Z = lambda f: (lambda x : lambda y : f(x(x)))(lambda x : lambda y : f(x(x)))
fact = lambda f : lambda n :  1 if n < 2 else n * f(FORCE)(n-1)
FORCE = lambda a : a

実行

>>> Z(fact)(FORCE)(7)
5040

pythonはラムダ式が書けるのでperlよりはすっきりと書ける感じ。

一応pythonでもY-combinatorの形で実行したけどこれは無限ループした。

Z = lambda f: (lambda x : f(x(x)))(lambda x : f(x(x)))

perlやpythonのばあい、クロージャにして無理やり遅延させるので

our $FORCE = sub { my $a = shift; $a };

評価が先送りになんのはわかるんだけど、schemeで

(f 5)

を

((lambda (x) (f x)) 5)

にすると遅延するのがよくわからんかった。書き方変えてるだけにしか見えないんだけど。これはクロージャと同じものなのだろうかそれとも評価の順番が違うからなのか?

SICP Python

2010/01/12 10:59:55

pythonのジェネレータがちょっと分かった

なつたん: Python でSICP4.3　Nondeterministic Computingを読んだら、非決定計算が割りとすんなり理解できた。去年はambわかんねと思ったが、分かってみるとあー非決定計算ねと思えた。

あとジェネレータが便利じゃないかと。それにしても遅延評価みたいなもんかなと思ったら、似たようなシチュエーションでも使えるのね。

再帰とジェネレータ

が面白く読めた。

そういえば非決定計算を使った構造活性相関解析例なんかはあるのだろうか？prologなんかを使った例は見たことあるけど、実用例じゃなかったからな。pythonでかけるなら書いてみたいなぁ。

chemoinformatics SICP Python

2009/12/16 20:35:42

リストってもんがちょっと分かった気がする

SICPの2.2.1章の「並びの表現」っていうところを読んで、carとかcdrのでリストを表現の仕方を学んだ。

これ読んでhaskellのアレが理解できた。アレってばhaskellの:演算子のこと。

[1,2,3]
= 1 : [2,3]
= 1 : 2 : [3]
= 1 : 2 : 3 : []

最初普通のhaskellプログラミングを読んだときにはよくわからなかったけど、carとcdrが理解できた今ならこれって凄く自然に思えてくるのが不思議。

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それにしても、SICPおもしろいなぁ。なかなか進まないけど。

SICP Haskell

2009/12/16 20:35:18

リストの覚書き

お盆なんでU隊長の実家にいったんやけど、やることないのでSICP読みながら遊び中。

haskellの

[1,2,3]
= 1 : [2,3]
= 1 : 2 : [3]
= 1 : 2 : 3 : []

は、gaucheで

(list 1 2 3)
= (cons 1 (list 2 3))
= (cons 1 (cons 2 (list 3)))
= (cons 1 (cons 2 (cons 3 '())))

カッコがないほうがわかりやすいナァ(ボソッと)。

SICP gauche Haskell

2009/12/16 20:35:01

モナド(副作用の意思を伝える?)

非決定性計算とかambでどんづまり。なんか色々みているうちにうっかりモナドに迷い込んでしまった。

世界で一番か二番くらいにやさしい「モナド入門」

我々の課題を思い出してください：「副作用付き計算を、純関数で表現せよ」でした。カウンター（大域変数count）に触ることは副作用ですから、これをやめましょう。んじゃ、カウントアップできないじゃないか！って？はい、そのとおり。でも、「カウントアップしたい」という意志を伝えることはできます。

Perlの駱駝のこぶにはMonadも入ってる

結局Monadを実装するためには、値と副作用を別々に保持し、値に関しては参照等価性を保ちさえすればいい。

    $op0->{value} = eval{
        $coderef->($op0->{value}, $op1->{value});
    };
    if ($@){
        $op0->{state} = $@;
        $op0->{value} = undef;
    }

evalで「失敗するかもしれない演算」を包んで「より大きな失敗するかもしれない演算」を作るって解釈すればよいのかな。

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あとでふつうのHaskellプログラミング読み返そう。

perl SICP Haskell

2009/04/02 06:22:26

SICP5章　schemeでレジスタ計算機を模倣する

ずっと5章に興味が持てなくてほったらかしにしていたのだけど、読み始めた。5章は毛色が違うように感じてたのと、単に関数型言語が知りたいだけだったら3章までで満足できて、計算機の話って何が面白いんだろうか？なんて思ってたのだけど、（僕の場合）以下のような道のりを経て5章にたどり着いた。

EsoteicでVMとかエミュレータみたいなもんに興味がわいた。あと中間言語

Bolicとか。そういえばゲノム言語とかつくったみたな。

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Cのプログラムをアセンブリから眺めてみる。レジスタとかメモリとか意識できるようになった。

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4bitCPUつくる。半加算器とか全加算器が論理回路でつくれるとかそういう話は楽しい。

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SICP5章

という長い道のりを経て、やっとSICP5章。

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数日かけてバグとって、実際にGCDマシンが動いた時にはかなり感動。

gosh> (set-register-contents! gcd-machine 'a 206)
done
gosh> (set-register-contents! gcd-machine 'b 40)
done
gosh> (start gcd-machine)
done
gosh> (get-register-contents gcd-machine 'a)
2

デバッグしながら中身の動きが理解できた。

SICP Scheme