研究課題
平成24年度は《文脈指向プログラミング》および《モジュール性応用》の2テーマについて研究を進め、以下の結果を得た。《文脈指向プログラミング》(1)現在開発を進めている事象に基づく文脈指向言語EventCJに関して合成層の提案を行い、さらにその定式化を行った。これまでの検討から、現実的なソフトウェアでは複数の文脈の組み合わせに対して特定の振舞いを行わせることも多いことが分かっている。合成層は、特定の層の組み合わせが活性なときに活性化されるような層であり、これを用いて上述の振舞をより直接的にモジュール化することが可能になると期待している。(2)意味論に関して前年度に提案したContextFJ体系を拡張した。従来の文脈指向言語は層が行うことができるのはすでに定義されたメソッドの振舞を変更することだけであった。これはインターフェースを追加するような変更では型安全性が自明に保証できなくなるためであったが、ここでは層の依存関係を宣言させ、その関係が満たされていることを保証する型システムを提案することによって解決する。これによって、より柔軟な文脈指向言語の設計についての指針を与えることができ、実用的な文脈指向言語の構築につながることが期待できる。《モジュール性応用》前年度に開始したモジュール機構の応用に関するプロジェクトの研究を進めた。(1)モジュール化によって最適化機構を容易に追加できるGPU向け並列言語システムを構築するための言語処理系の構築を進め、型推論を行ってコンパイルする処理系を試作した。(2)モジュール化を考慮していない大規模な既存プログラムを対象とした検索に基づく開発支援システムについて、機械学習によるパラメタ調整手法の提案とコード重複問題に関する解決策を提案した。(3)統合デバッグシステムにおいてモジュールを可視化する方法を提案した。
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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