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Lean测度函数

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简介[编辑 | 编辑源代码]

Lean测度函数是Lean定理证明器中用于处理递归定义的重要工具,它通过数学上的测度(measure)概念确保递归函数的终止性。在依赖类型理论中,所有函数必须被证明是全函数(total function),而测度函数提供了结构归纳之外的另一种终止性证明方法。

在Lean中,测度函数通常表现为:

  • 将输入参数映射到自然数的函数
  • 满足每次递归调用时测度值严格递减
  • 通过well-founded recursion原则保证终止性

数学基础[编辑 | 编辑源代码]

测度函数的理论基础建立在良基关系(well-founded relation)上。对于类型α,若存在关系R:ααProp满足: Sα,SmS,xS,¬R x m

则称R是良基关系。测度函数m:α诱导的良基关系为: xym x<m y

基本语法[编辑 | 编辑源代码]

在Lean4中,使用`termination_by`子句指定测度函数:

def ackermann : Nat  Nat  Nat
  | 0, n => n + 1
  | m+1, 0 => ackermann m 1
  | m+1, n+1 => ackermann m (ackermann (m+1) n)
termination_by ackermann m n => (m, n)

这个例子展示了: 1. 著名的阿克曼函数定义 2. 使用二元组(m, n)作为测度 3. Lean会自动按字典序比较元组来证明终止性

实际案例[编辑 | 编辑源代码]

案例1:列表分割[编辑 | 编辑源代码]

考虑一个将列表分成两半的函数:

def splitList (xs : List α) : List α × List α :=
  match xs with
  | [] => ([], [])
  | [x] => ([x], [])
  | x::y::zs =>
    let (l, r) := splitList zs
    (x::l, y::r)
termination_by splitList xs => xs.length

解释

  • 测度函数选择xs.length
  • 每次递归时zs.length < xs.length成立
  • 输出示例:splitList [1,2,3,4] = ([1,3], [2,4])

案例2:归并排序[编辑 | 编辑源代码]

更复杂的测度函数应用:

def mergeSort [Ord α] (xs : List α) : List α :=
  if xs.length  1 then xs
  else
    let mid := xs.length / 2
    let (l, r) := xs.splitAt mid
    merge (mergeSort l) (mergeSort r)
termination_by mergeSort xs => xs.length

分析

  • 测度函数同样是列表长度
  • 关键性质:l.length < xs.length ∧ r.length < xs.length
  • 使用splitAt确保子列表严格变小

高级主题[编辑 | 编辑源代码]

自定义良基关系[编辑 | 编辑源代码]

当自然数测度不够时,可以定义完全自定义的良基关系:

def f (x : Nat) : Nat :=
  if x = 0 then 1
  else if x % 2 = 0 then f (x / 2)
  else f (3 * x + 1)
termination_by f x => x
decreasing_by
  simp_wf  -- 自动生成递减证明
  sorry    -- 实际应用中需补充证明(Collatz猜想未解决)

多参数测度[编辑 | 编辑源代码]

处理相互递归函数时:

mutual
def even : Nat  Bool
  | 0 => true
  | n+1 => odd n
def odd : Nat  Bool
  | 0 => false
  | n+1 => even n
end
termination_by
  even n => n
  odd n => n

可视化[编辑 | 编辑源代码]

阿克曼函数的测度变化可以用mermaid表示:

graph TD A["ack(2,2)"] --> B["ack(1, ack(2,1))"] B --> C["ack(2,1)"] C --> D["ack(1, ack(2,0))"] D --> E["ack(2,0)"] E --> F["ack(1,1)"] F --> G["ack(0, ack(1,0))"] G --> H["ack(1,0)"] H --> I["ack(0,1)"]

常见问题[编辑 | 编辑源代码]

Q: 如何选择测度函数?

  • 优先选择能直接反映问题规模的参数(如列表长度、树高度)
  • 对于复杂递归,可能需要构造合成测度(如元组、和类型)

Q: Lean如何验证测度有效性?

  • 自动生成递减义务(decreasing proof obligation)
  • 需要证明每次递归调用时测度严格递减
  • 可使用decreasing_by子句提供显式证明

最佳实践[编辑 | 编辑源代码]

1. 保持简单:优先使用结构归纳,仅在必要时用测度函数 2. 模块化:将复杂递归分解为多个简单函数 3. 文档化:用注释说明测度函数的设计意图 4. 测试:用极端案例验证终止性(如空列表、极大输入等)

延伸阅读[编辑 | 编辑源代码]

  • 良基递归的数学理论
  • Lean核心库中的测度函数应用(如Array.qsort
  • 与结构归纳法的比较研究