邱奇编码 是把数据和运算符嵌入到lambda演算 内的一种方式,最常见的形式即邱奇数,它使用lambda符号表示自然数。方法得名于阿隆佐·邱奇 ,他首先以这种方法把数据编码到lambda演算中。
透过邱奇编码,在其他符号系统中通常被认定为基本的项(比如整数、布尔值、有序对、列表和tagged unions)都会被映射到高阶函数 。在无型别lambda演算 ,函数是唯一的原始型别 。
邱奇编码本身并非用来实践原始型别,而是透过它来展现我们不须额外原始型别即可表达计算。
很多学数学的学生熟悉可计算函数 集合的哥德尔编号 ;邱奇编码是定义在lambda抽象 而不是自然数上的等价运算。
邱奇数 为使用邱奇编码的自然数 表示法,而用以表示自然数
n
{\displaystyle n}
的高阶函数 是个任意函数
f
{\displaystyle f}
映射到它自身的n 重函数复合 之函数,简言之,数的“值”即等价于参数被函数包裹的次数。
f
∘
n
=
f
∘
f
∘
⋯
∘
f
⏟
n
次
.
{\displaystyle f^{\circ n}=\underbrace {f\circ f\circ \cdots \circ f} _{n{\text{ 次}}}.\,}
不论邱奇数为何,其都是接受两个参数的函数。
自 然 數
函 數 定 義
lambda 表 達 式
0
0
f
x
=
x
0
=
λ
f
.
λ
x
.
x
1
1
f
x
=
f
x
1
=
λ
f
.
λ
x
.
f
x
2
2
f
x
=
f
(
f
x
)
2
=
λ
f
.
λ
x
.
f
(
f
x
)
3
3
f
x
=
f
(
f
(
f
x
)
)
3
=
λ
f
.
λ
x
.
f
(
f
(
f
x
)
)
⋮
⋮
⋮
n
n
f
x
=
f
n
x
n
=
λ
f
.
λ
x
.
f
∘
n
x
{\displaystyle {\begin{array}{r|l|l}{\text{ 自 然 數}}&{\text{函 數 定 義}}&{\text{lambda 表 達 式}}\\\hline 0&0\ f\ x=x&0=\lambda f.\lambda x.x\\1&1\ f\ x=f\ x&1=\lambda f.\lambda x.f\ x\\2&2\ f\ x=f\ (f\ x)&2=\lambda f.\lambda x.f\ (f\ x)\\3&3\ f\ x=f\ (f\ (f\ x))&3=\lambda f.\lambda x.f\ (f\ (f\ x))\\\vdots &\vdots &\vdots \\n&n\ f\ x=f^{n}\ x&n=\lambda f.\lambda x.f^{\circ n}\ x\end{array}}}
就是说,自然数
n
{\displaystyle n}
被表示为邱奇数n ,它对于任何lambda-项F
和X
有着性质:
n F X
=β Fn X
。
在 lambda 演算中,数值函数被表示为在邱奇数上的相应函数。这些函数在大多数函数式语言中可以通过 lambda 项的直接变换来实现(服从于类型约束)。
加法函数
plus
(
m
,
n
)
=
m
+
n
{\displaystyle {\text{plus}}(m,n)=m+n}
利用了恒等式
f
(
m
+
n
)
(
x
)
=
f
m
(
f
n
(
x
)
)
{\displaystyle f^{(m+n)}(x)=f^{m}(f^{n}(x))}
。
plus ≡ λm.λn.λf.λx. m f (n f x)
后继函数
succ
(
n
)
=
n
+
1
{\displaystyle {\text{succ}}(n)=n+1}
β-等价 于(plus 1 )。
succ ≡ λn.λf.λx. f (n f x)
乘法函数
times
(
m
,
n
)
=
m
×
n
{\displaystyle {\text{times}}(m,n)=m\times n}
利用了恒等式
f
(
m
×
n
)
=
(
f
m
)
n
{\displaystyle f^{(m\times n)}=(f^{m})^{n}}
。
mult ≡ λm.λn.λf. n (m f)
指数函数
exp
(
m
,
n
)
=
m
n
{\displaystyle \exp(m,n)=m^{n}}
由邱奇数定义直接给出。
exp ≡ λm.λn. n m
前驱函数
pred
(
n
)
=
{
0
if
n
=
0
,
n
−
1
otherwise
{\displaystyle {\text{pred}}(n)={\begin{cases}0&{\mbox{if }}n=0,\\n-1&{\mbox{otherwise}}\end{cases}}}
通过生成每次都应用它们的参数 g
于 f
的
n
{\displaystyle n}
重函数复合来工作;基础情况丢弃它的 f
复本并返回 x
。
pred ≡ λn.λf.λx. n (λg.λh. h (g f)) (λu. x) (λu. u)
* 注意在邱奇编码中,
pred
(
0
)
=
0
{\displaystyle \operatorname {pred} (0)=0}
m
<
n
→
m
−
n
=
0
{\displaystyle m<n\to m-n=0}
以下列定义可实作自然数的除法
n
/
m
=
if
n
≥
m
then
1
+
(
n
−
m
)
/
m
else
0
{\displaystyle n/m=\operatorname {if} \ n\geq m\ \operatorname {then} \ 1+(n-m)/m\ \operatorname {else} \ 0}
计算
n
{\displaystyle n}
除以
m
{\displaystyle m}
的递回相减时,将会计算很多次的beta归约。除非以纸笔手工来做,那么多步骤倒无关紧要,
但我们不想一直重复琐碎的归约;而判别数字是否为零的函式是 IsZero,所以考虑下列条件:
IsZero
(
minus
n
m
)
{\displaystyle \operatorname {IsZero} \ (\operatorname {minus} \ n\ m)}
这个判别式相当于
n
{\displaystyle n}
小于等于
m
{\displaystyle m}
而非
n
{\displaystyle n}
小于
m
{\displaystyle m}
。如果使用这式子,那么要将上面给出的除法定义,
转化为邱奇编码的自然数函数如下,
divide1
n
m
f
x
=
(
λ
d
.
IsZero
d
(
0
f
x
)
(
f
(
divide1
d
m
f
x
)
)
)
(
minus
n
m
)
{\displaystyle \operatorname {divide1} \ n\ m\ f\ x=(\lambda d.\operatorname {IsZero} \ d\ (0\ f\ x)\ (f\ (\operatorname {divide1} \ d\ m\ f\ x)))\ (\operatorname {minus} \ n\ m)}
这样的定义只呼叫了一次
n
{\displaystyle n}
减去
m
{\displaystyle m}
,正如我们所想的。然而问题是这式子计算成错误的结果,
是 (n-1)/m 除法的商。要更正则需在呼叫 divide 之前把
n
{\displaystyle n}
再加回 1。 因此除法的正确定义是,
divide
n
=
divide1
(
succ
n
)
{\displaystyle \operatorname {divide} \ n=\operatorname {divide1} \ (\operatorname {succ} \ n)}
divide1 是一个内含递回的定义式,要以 Y 组合子来发生递回作用。 所以要再宣告一个名为 div 的新函数;
等号左侧为 divide1 → div c
等号右侧为 divide1 → c
要获得
div
=
λ
c
.
λ
n
.
λ
m
.
λ
f
.
λ
x
.
(
λ
d
.
IsZero
d
(
0
f
x
)
(
f
(
c
d
m
f
x
)
)
)
(
minus
n
m
)
{\displaystyle \operatorname {div} =\lambda c.\lambda n.\lambda m.\lambda f.\lambda x.(\lambda d.\operatorname {IsZero} \ d\ (0\ f\ x)\ (f\ (c\ d\ m\ f\ x)))\ (\operatorname {minus} \ n\ m)}
那么
divide
=
λ
n
.
divide1
(
succ
n
)
{\displaystyle \operatorname {divide} =\lambda n.\operatorname {divide1} \ (\operatorname {succ} \ n)}
而式中所用的其它函式定义如下列:
divide1
=
Y
div
succ
=
λ
n
.
λ
f
.
λ
x
.
f
(
n
f
x
)
Y
=
λ
f
.
(
λ
x
.
f
(
x
x
)
)
(
λ
x
.
f
(
x
x
)
)
0
=
λ
f
.
λ
x
.
x
IsZero
=
λ
n
.
n
(
λ
x
.
false
)
true
{\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {divide1} &=Y\ \operatorname {div} \\\operatorname {succ} &=\lambda n.\lambda f.\lambda x.f\ (n\ f\ x)\\Y&=\lambda f.(\lambda x.f\ (x\ x))\ (\lambda x.f\ (x\ x))\\0&=\lambda f.\lambda x.x\\\operatorname {IsZero} &=\lambda n.n\ (\lambda x.\operatorname {false} )\ \operatorname {true} \end{aligned}}}
true
≡
λ
a
.
λ
b
.
a
false
≡
λ
a
.
λ
b
.
b
{\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {true} &\equiv \lambda a.\lambda b.a\\\operatorname {false} &\equiv \lambda a.\lambda b.b\end{aligned}}}
minus
=
λ
m
.
λ
n
.
n
pred
m
pred
=
λ
n
.
λ
f
.
λ
x
.
n
(
λ
g
.
λ
h
.
h
(
g
f
)
)
(
λ
u
.
x
)
(
λ
u
.
u
)
{\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {minus} &=\lambda m.\lambda n.n\operatorname {pred} m\\\operatorname {pred} &=\lambda n.\lambda f.\lambda x.n\ (\lambda g.\lambda h.h\ (g\ f))\ (\lambda u.x)\ (\lambda u.u)\end{aligned}}}
使用倒斜线 \ 代替 λ 符号,完整的除法函式则如下列,
divide = (\n.((\f.(\x.x x) (\x.f (x x))) (\c.\n.\m.\f.\x.(\d.(\n.n (\x.(\a.\b.b)) (\a.\b.a)) d ((\f.\x.x) f x) (f (c d m f x))) ((\m.\n.n (\n.\f.\x.n (\g.\h.h (g f)) (\u.x) (\u.u)) m) n m))) ((\n.\f.\x. f (n f x)) n))
大部分真实世界的编程语言都提供原生于机器的整数,church 与 unchurch 函式会在整数及与之对应的邱奇数间转换。这里使用Haskell 撰写函式, \
等同于lambda演算的 λ。 用其它语言表达也会很类似。
type Church a = ( a -> a ) -> a -> a
church :: Integer -> Church Integer
church 0 = \ f -> \ x -> x
church n = \ f -> \ x -> f ( church ( n - 1 ) f x )
unchurch :: Church Integer -> Integer
unchurch cn = cn ( + 1 ) 0
邱奇布尔值 是布尔值真 和假 的邱奇编码形式。某些编程语言使用这个方式来实践布尔算术的模型,Smalltalk 即为一例。
布尔逻辑可以想成二选一,而布尔值则表示为有两个参数的函数,它得到两个参数中的一个:
邱奇布尔值在lambda演算 中的形式定义如下:
true
≡
λ
a
.
λ
b
.
a
false
≡
λ
a
.
λ
b
.
b
{\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {true} &\equiv \lambda a.\lambda b.a\\\operatorname {false} &\equiv \lambda a.\lambda b.b\end{aligned}}}
由于真 、假 可以选择第一个或第二个参数,所以其能够由组合来产生逻辑运算子。注意到 not 版本因不同求值策略 而有两个。下列为从邱奇布尔值推导来的布尔算术的函数:
and
=
λ
p
.
λ
q
.
p
q
p
or
=
λ
p
.
λ
q
.
p
p
q
not
1
=
λ
p
.
λ
a
.
λ
b
.
p
b
a
*1
not
2
=
λ
p
.
p
(
λ
a
.
λ
b
.
b
)
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
=
λ
p
.
p
false
true
*2
xor
=
λ
a
.
λ
b
.
a
(
not
b
)
b
if
=
λ
p
.
λ
a
.
λ
b
.
p
a
b
{\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {and} &=\lambda p.\lambda q.p\ q\ p\\\operatorname {or} &=\lambda p.\lambda q.p\ p\ q\\\operatorname {not} _{1}&=\lambda p.\lambda a.\lambda b.p\ b\ a\ ^{\scriptstyle {\text{*1}}}\\\operatorname {not} _{2}&=\lambda p.p\ (\lambda a.\lambda b.b)\ (\lambda a.\lambda b.a)=\lambda p.p\operatorname {false} \operatorname {true} \ ^{\scriptstyle {\text{*2}}}\\\operatorname {xor} &=\lambda a.\lambda b.a\ (\operatorname {not} \ b)\ b\\\operatorname {if} &=\lambda p.\lambda a.\lambda b.p\ a\ b\end{aligned}}}
注:
1 求值策略使用应用次序时,这个方法才正确。
2 求值策略使用正常次序时,这个方法才正确。
下头为一些范例:
and
true
false
=
(
λ
p
.
λ
q
.
p
q
p
)
true
false
=
true
false
true
=
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
false
true
=
false
or
true
false
=
(
λ
p
.
λ
q
.
p
p
q
)
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
(
λ
a
.
λ
b
.
b
)
=
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
(
λ
a
.
λ
b
.
b
)
=
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
=
true
not
1
true
=
(
λ
p
.
λ
a
.
λ
b
.
p
b
a
)
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
=
λ
a
.
λ
b
.
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
b
a
=
λ
a
.
λ
b
.
(
λ
c
.
b
)
a
=
λ
a
.
λ
b
.
b
=
false
not
2
true
=
(
λ
p
.
p
(
λ
a
.
λ
b
.
b
)
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
)
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
=
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
(
λ
a
.
λ
b
.
b
)
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
=
(
λ
b
.
(
λ
a
.
λ
b
.
b
)
)
(
λ
a
.
λ
b
.
a
)
=
λ
a
.
λ
b
.
b
=
false
{\displaystyle {\begin{aligned}\operatorname {and} \operatorname {true} \operatorname {false} &=(\lambda p.\lambda q.p\ q\ p)\ \operatorname {true} \ \operatorname {false} =\operatorname {true} \operatorname {false} \operatorname {true} =(\lambda a.\lambda b.a)\operatorname {false} \operatorname {true} =\operatorname {false} \\\operatorname {or} \operatorname {true} \operatorname {false} &=(\lambda p.\lambda q.p\ p\ q)\ (\lambda a.\lambda b.a)\ (\lambda a.\lambda b.b)=(\lambda a.\lambda b.a)\ (\lambda a.\lambda b.a)\ (\lambda a.\lambda b.b)=(\lambda a.\lambda b.a)=\operatorname {true} \\\operatorname {not} _{1}\ \operatorname {true} &=(\lambda p.\lambda a.\lambda b.p\ b\ a)(\lambda a.\lambda b.a)=\lambda a.\lambda b.(\lambda a.\lambda b.a)\ b\ a=\lambda a.\lambda b.(\lambda c.b)\ a=\lambda a.\lambda b.b=\operatorname {false} \\\operatorname {not} _{2}\ \operatorname {true} &=(\lambda p.p\ (\lambda a.\lambda b.b)(\lambda a.\lambda b.a))(\lambda a.\lambda b.a)=(\lambda a.\lambda b.a)(\lambda a.\lambda b.b)(\lambda a.\lambda b.a)=(\lambda b.(\lambda a.\lambda b.b))\ (\lambda a.\lambda b.a)=\lambda a.\lambda b.b=\operatorname {false} \end{aligned}}}
^ This formula is the definition of a Church numeral n with f -> m, x -> f.