今日、ヘニング・カースタンの講演(「確率的遷移システムのためのトレース意味論」)が初めてカテゴリ理論に直面しました。彼は、確率論的な遷移システムとそれらの挙動を一般的な方法で、すなわち数え切れないほど無限の状態セットとトレースの異なる概念で記述するための理論的枠組みを構築しました。この目的のために、彼は抽象化のいくつかの層をたどり、最終的にモナドの概念に行き着き、それをメジャー理論と組み合わせて必要なモデルを構築します。
最後に、最初に5分で説明した概念を記述するためのフレームワークを(おおよそ)構築するのに45分かかりました。私はこのアプローチの美しさを評価しています(トレースの異なる概念をうまく一般化します)が、それでも奇妙なバランスとして印象づけられます。
私はモナドが本当に何を見るのに苦労され、どのように一般的なAのコンセプトは用途に有用であることができます(両方の理論と実践で)。結果的に努力するだけの価値はありますか?
したがって、この質問:
モナドの抽象的な概念を適用でき、望ましい結果を導き出すのに役立つ(CSの意味での)自然な問題がありますか(または手段なしでも)(まったくまたはなしでより良い方法で)?