불확실한 확률 프로그래밍, 정밀하게: Graded Monads, BDDs 및 Semiring-Parametric 추론을 통한 Credal

요약

불확실한 확률(Imprecise probability)을 다루기 위해 Graded Monads와 BDD를 활용한 새로운 추론 방식을 제안합니다. Haskell 기반의 DSL인 Imp를 통해 인식론적 불확실성을 모델링하며, 기존 BDD 파이프라인을 유지하면서도 정밀한 추론을 가능하게 합니다.

핵심 포인트

• 불확실한 확률을 볼록 집합으로 일반화하여 표준 확률 이론을 확장
• Haskell 기반의 임베디드 DSL 'Imp'를 통한 인식론적 불확실성 모델링
• Graded Monads를 사용하여 표준 모나드의 가환성 문제 해결
• Semiring 매개변수화를 통해 정확하고 미분 가능한 추론 지원