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Un guide sur la syntaxe de programmation et les éléments

Apprends les règles et éléments essentiels des langages de programmation.

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Table des matières

En programmation, la syntaxe désigne les règles qui déterminent comment le code est structuré. Chaque langage de programmation a sa propre syntaxe unique. Cet Article va expliquer une syntaxe type, en se concentrant sur la façon dont les différents éléments s'assemblent.

Éléments de base de la syntaxe

La forme la plus simple de syntaxe se voit dans la manière dont les éléments sont définis. Un élément peut combiner un nom d'attribut et ses attributs. Par exemple, prenons un élément qui définit un comportement ou une fonction. Chaque fonction peut inclure des imports, des types, des constantes, des relations ou des requêtes.

Définitions des composants

  1. Élément : Définit une fonction ou un comportement avec des attributs.
  2. Def : Abréviation pour les définitions qui peuvent inclure des imports, des types, des constantes, des relations ou des requêtes.
  3. Définition d'importation : Cette section concerne l'importation de fichiers ou ressources externes.
  4. Définition de type : Spécifie les types et les relations entre différents types.

Types et constantes

En programmation, les types définissent quel type de données peut être stocké dans une variable. Par exemple, les types de base peuvent inclure des entiers, des nombres à virgule flottante et des valeurs booléennes. Les constantes fournissent des valeurs fixes qui ne changent pas.

Exemple de types

  • Entiers : Nombres entiers comme 1, 2, 3.
  • Nombres à virgule flottante : Nombres décimaux comme 1.2, 3.4.
  • Booléens : Représente vrai ou faux.

Travailler avec des expressions

Les expressions sont des combinaisons de variables, de constantes et d'Opérateurs que le langage peut traiter. Elles permettent aux programmeurs de faire des calculs, de prendre des décisions et de gérer des données.

Opérateurs

Les opérateurs sont des symboles qui indiquent au langage de réaliser des fonctions mathématiques ou logiques spécifiques. Les opérateurs courants incluent :

  • Arithmétique : +, -, *, / pour les calculs.
  • Comparaison : <, >, == pour les comparaisons.

Regroupement d'éléments

La programmation implique souvent de regrouper des éléments pour gérer la complexité. Par exemple, on peut regrouper des éléments en utilisant des relations pour mieux structurer les données et les fonctions.

Relations

  • Éléments relationnels : Utilisés pour établir des connexions entre différents éléments ou variables.
  • Fonctions : Peuvent être définies pour prendre des paramètres.

Fonctions avancées : échantillonnage et poids

L'échantillonnage fait référence à la sélection d'un sous-ensemble d'éléments à partir d'un ensemble plus large. Cela est souvent utilisé en programmation statistique, où l'on veut tirer des conclusions à partir d'une quantité limitée de données. Le poids, quant à lui, indique l'importance de chaque élément dans les calculs ou les sorties.

Sémantique opérationnelle

La sémantique opérationnelle décrit comment le langage de programmation se comporte lors de l'exécution du code. Elle fournit des règles pour interpréter différents types de commandes ou de structures de code.

Provenance en programmation

La provenance désigne l'histoire ou l'origine des données. Suivre la provenance est essentiel, surtout lorsqu'on travaille avec de grands ensembles de données, car cela aide à comprendre comment les données ont été créées et transformées.

Suivi de la provenance

  • Tags : Utilisés pour étiqueter les éléments, aidant à gérer leur provenance.
  • Fonctions : Peuvent être mises en œuvre pour gérer comment les tags sont traités.

Analyse à l'exécution

L'analyse à l'exécution évalue combien de temps une opération prend ou combien de mémoire elle consomme pendant que le programme s'exécute. Cela peut aider à optimiser la performance.

Complexité temporelle

La complexité temporelle évalue comment la durée d'une opération augmente avec la taille de l'entrée. C'est crucial pour déterminer l'efficacité d'un programme. Les mesures de complexité courantes sont :

  • Temps constant : O(1)
  • Temps linéaire : O(n)
  • Temps quadratique : O(n^2)

Grammaire de langage

La grammaire de langage décrit les règles et la structure d'un langage de programmation. Elle aide à définir les constructions valides que les programmeurs peuvent utiliser.

Composants de grammaire

  • Prédicats : Utilisés pour exprimer des conditions.
  • Agrégateurs : Fonctions qui résument les données.
  • Expressions : Combinaisons de variables et de constantes.

Gérer des conditions complexes

En programmation, les conditions peuvent devenir compliquées. En utilisant des opérateurs logiques comme ET et OU, les programmeurs peuvent gérer plusieurs critères en même temps.

Exemple d'opérateurs logiques

  • ET : Les deux conditions doivent être vraies.
  • OU : Au moins une condition doit être vraie.

Conclusion

Le monde de la programmation est riche en concepts qui aident à créer des logiciels. Comprendre la syntaxe, les expressions et la gestion des données pose les bases d'une codage efficace. En saisissant les composants de base et leurs combinaisons, n'importe qui peut commencer à naviguer dans le paysage de la programmation.

À mesure que la technologie continue d'évoluer, il est essentiel de rester informé sur les langages de programmation et leur syntaxe. Cette connaissance permet aux codeurs novices et expérimentés de créer des applications et des systèmes robustes qui répondent aux exigences modernes.

Source originale

Titre: Scallop: A Language for Neurosymbolic Programming

Résumé: We present Scallop, a language which combines the benefits of deep learning and logical reasoning. Scallop enables users to write a wide range of neurosymbolic applications and train them in a data- and compute-efficient manner. It achieves these goals through three key features: 1) a flexible symbolic representation that is based on the relational data model; 2) a declarative logic programming language that is based on Datalog and supports recursion, aggregation, and negation; and 3) a framework for automatic and efficient differentiable reasoning that is based on the theory of provenance semirings. We evaluate Scallop on a suite of eight neurosymbolic applications from the literature. Our evaluation demonstrates that Scallop is capable of expressing algorithmic reasoning in diverse and challenging AI tasks, provides a succinct interface for machine learning programmers to integrate logical domain knowledge, and yields solutions that are comparable or superior to state-of-the-art models in terms of accuracy. Furthermore, Scallop's solutions outperform these models in aspects such as runtime and data efficiency, interpretability, and generalizability.

Auteurs: Ziyang Li, Jiani Huang, Mayur Naik

Dernière mise à jour: 2023-04-10 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2304.04812

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.04812

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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