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Écart : définition et règles de dactylographie

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Dans cours

CS-210: Functional programming

Understanding of the principles and applications of functional programming, the fundamental models of program execution, application of fundamental methods of program composition, meta-programming through the construction of interpreters and advanced progr ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de variance dans Scala, expliquant les relations entre les types covariants, contravariants et non-variants. Il se penche sur les règles de dactylographie des fonctions, montrant comment elles sont contravariantes dans les types d'arguments et covariantes dans les types de résultats. L'instructeur discute également des vérifications de variance, soulignant l'importance de combinaisons appropriées pour éviter les opérations malsaines. En outre, la séance de cours explore la mise en œuvre de la variance dans les listes, démontrant comment rendre les classes covariantes et l'utilisation de limites inférieures pour assurer la correction de la variance.

Enseignant·e·s (2)

Viktor Kuncak

Viktor Kunčak joined EPFL in 2007, after receiving a PhD degree from MIT. Since then has been leading the Laboratory for Automated Reasoning and Analysis and supervised at least 12 completed PhD theses. His works on languages, algorithms and systems for verification and automated reasoning. He served as an initiator and one of the coordinators of a European network (COST action) in the area of automated reasoning, verification, and synthesis. In 2012 he received a 5-year single-investigator European Research Council (ERC) grant of 1.5M EUR. His invited talks include those at Lambda Days, Scala Days, NFM, LOPSTR, SYNT, ICALP, CSL, RV, VMCAI, and SMT. A paper on test generation he co-authored received an ACM SIGSOFT distinguished paper award at ICSE. A PLDI paper he co-authored was published in the Communications of the ACM as a Research Highlight article. His Google Scholar profile reports an over-approximate H-index of 38. He was an associate editor of ACM Transactions on Programming Languages and Systems (TOPLAS) and served as a co-chair of conferences on Computer-Aided Verification (CAV), Formal Methods in Computer Aided Design (FMCAD), Workshop on Synthesis (SYNT), and Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation (VMCAI). At EPFL he teaches courses on functional and parallel programming, compilers, and verification. He has co-taught the MOOC "Parallel Programming" that was visited by over 100'000 learners and completed by thousands of students from all over the world.

Martin Odersky

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Matthieu Bovel, Yaoyu Zhao, Anna Herlihy, Nguyên Cao Pham, Yichen Xu A dirigé les thèses EPFL de Julie Vachon, Matthias Zenger, Michel Schinz, Philippe Altherr, Vincent Cremet, Burak Emir, Stéphane Micheloud, Iulian Dragos, Philipp Haller, Gilles Dubochet, Tiark Rompf, Ingo Maier, Lukas Rytz, Aleksandar Prokopec, Heather Miller, Vlad Ureche, Nada Amin, Manohar Jonnalagedda, Hubert Plociniczak, Vojin Jovanovic, Sandro Stucki, Eugene Burmako, Dmytro Petrashko, Séb

Source officielle

Proximité ontologique

Informatique théorique

Théorie des langages de programmation: Langage de programmation de haut niveau

Concepts associés (27)

Subtyping

In programming language theory, subtyping (also subtype polymorphism or inclusion polymorphism) is a form of type polymorphism in which a subtype is a datatype that is related to another datatype (the supertype) by some notion of substitutability, meaning that program elements, typically subroutines or functions, written to operate on elements of the supertype can also operate on elements of the subtype. If S is a subtype of T, the subtyping relation (written as S

Typing rule

In type theory, a typing rule is an inference rule that describes how a type system assigns a type to a syntactic construction. These rules may be applied by the type system to determine if a program is well-typed and what type expressions have. A prototypical example of the use of typing rules is in defining type inference in the simply typed lambda calculus, which is the internal language of Cartesian closed categories. Typing rules specify the structure of a typing relation that relates syntactic terms to their types.

Fonction trigonométrique

thumb|upright=1.35|Toutes les valeurs des fonctions trigonométriques d'un angle θ peuvent être représentées géométriquement. En mathématiques, les fonctions trigonométriques permettent de relier les longueurs des côtés d'un triangle en fonction de la mesure des angles aux sommets. Plus généralement, ces fonctions sont importantes pour étudier les triangles et les polygones, les cercles (on les appelle alors fonctions circulaires) et modéliser des phénomènes périodiques.

Vecteur contravariant, covariant et covecteur

Un vecteur contravariant est un vecteur, un vecteur covariant est une forme linéaire, encore appelé covecteur, ou encore vecteur dual. Et si on dispose d'un produit scalaire, on peut représenter une forme linéaire (= un vecteur covariant = un covecteur) par un vecteur à l'aide du théorème de représentation de Riesz (cette représentation dépend du choix du produit scalaire).

Fonction elliptique de Jacobi

En mathématiques, les fonctions elliptiques de Jacobi sont des fonctions elliptiques d'une grande importance historique. Introduites par Carl Gustav Jakob Jacobi vers 1830, elles ont des applications directes, par exemple dans l'équation du pendule. Elles présentent aussi des analogies avec les fonctions trigonométriques, qui sont mises en valeur par le choix des notations sn et cn, qui rappellent sin et cos. Si les fonctions elliptiques thêta de Weierstrass semblent mieux adaptées aux considérations théoriques, les problèmes physiques pratiques font plus appel aux fonctions de Jacobi.

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Séances de cours associées (64)

Fonctions réelles : Définitions et propriétés

Explore les fonctions réelles, couvrant la parité, la périodicité et les fonctions polynomiales.

Fonctions : Python Basics

Couvre les bases des fonctions de Python, y compris leur définition, leur but et leur utilisation.

Comprendre les microcontrôleurs : fonctions

Introduit les fondamentaux des fonctions dans la programmation des microcontrôleurs, en mettant l'accent sur les règles de nommage et le développement étape par étape.

Fonctions et périodicité

Couvre les fonctions, y compris les fonctions paires et impaires, la périodicité et les opérations de fonction.

Fonctions en Python

Introduit des fonctions en Python, couvrant les fonctions prédéfinies et définies par l'utilisateur, les paramètres formels et efficaces, et l'importance des docstrings.

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Concepts associés (27)

Subtyping

Typing rule

Fonction trigonométrique

Vecteur contravariant, covariant et covecteur

Fonction elliptique de Jacobi

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